Denial of Service in Tensorflow
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.
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.
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