Segfault and data corruption in tensorflow-lite
TensorFlow Lite no valida correctamente los índices de array al convertir valores negativos, permitiendo acceso a memoria fuera de límites que puede bloquear la aplicación o corromper datos. La validación crítica solo funciona en modo debug, dejando vulnerables los sistemas en producción.
La vulnerabilidad existe en la función `ResolveAxis` que convierte índices negativos a positivos sin verificación de límites apropiada en compilaciones de release (validación solo presente en debug mediante DCHECK). Un atacante puede proporcionar entrada manipulada con índices negativos inválidos para provocar acceso fuera de los límites de memoria, resultando en fallos de segmentación o corrupción de datos. El problema afecta versiones de TensorFlow Lite anteriores a 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 y 2.3.1.
¿Quieres saber si tu infraestructura está expuesta a esto?
Hablar con TrueHacking →