CVE-2020-15206criticalCWE-20

CVE-2020-15206: fallo crítico en tensorflow

Denial of Service in Tensorflow

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28Vexday Risk Score

Sin señal de explotación. Ningún artefacto público de explotación conocido hasta ahora.

ssvc Trackcvss 9epss 1.0%
En resumen

Una falla en TensorFlow permite que atacantes corrompan o derriben el sistema al cargar archivos de modelo malformados, afectando servicios que dependen de TensorFlow para ejecutar modelos de aprendizaje automático. Esto puede desconectar aplicaciones que utilizan estos servicios.

Detalle técnico

Validación inadecuada (CWE-20) en la deserialización del protocolo SavedModel de TensorFlow: archivos de modelo con nombres de claves obligatorias alterados provocan fallos de segmentación y corrupción de memoria durante la carga. El vector de ataque es la carga de archivos no confiables (local o remoto); la precondición es que el servicio procese artefactos de modelo no confiables; el impacto incluye denegación de servicio y posible corrupción de datos en canalizaciones de inferencia.

Resumen generado y traducido por IA a partir de la descripción oficial.
In Tensorflow before versions 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 and 2.3.1, changing the TensorFlow's `SavedModel` protocol buffer and altering the name of required keys results in segfaults and data corruption while loading the model. This can cause a denial of service in products using `tensorflow-serving` or other inference-as-a-service installments. Fixed were added in commits f760f88b4267d981e13f4b302c437ae800445968 and fcfef195637c6e365577829c4d67681695956e7d (both going into TensorFlow 2.2.0 and 2.3.0 but not yet backported to earlier versions). However, this was not enough, as #41097 reports a different failure mode. The issue is patched in commit adf095206f25471e864a8e63a0f1caef53a0e3a6, and is released in TensorFlow versions 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, or 2.3.1.
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:C/C:H/I:H/A:H
Productos afectados
tensorflow · tensorflow
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