CVE-2020-5215 in TensorFlow
الملخص
بحسب VulDB • 29/05/2026
في TensorFlow قبل الإصدارين 1.15.2 و2.0.1، يؤدي تحويل سلسلة نصية (من Python) إلى قيمة من نوع tf.float16 إلى حدوث خطأ في تقسيم الذاكرة (segmentation fault) في الوضع المتحمس (eager mode)، حيث إن فحوصات التنسيق الخاصة بهذه الحالة الاستخدام موجودة فقط في وضع الرسم البياني (graph mode). يمكن أن يؤدي هذا الخطأ إلى حجب الخدمة في عمليات الاستدلال (inference) أو التدريب، حيث يمكن لمهاجم خبيث إرسال نقطة بيانات تحتوي على سلسلة نصية بدلاً من قيمة من نوع tf.float16. يمكن الحصول على تأثيرات مماثلة عن طريق نماذج أو نقاط استعادة (checkpoints) محفوظة تم التلاعب بها، حيث يؤدي استبدال قيمة قياسية من نوع tf.float16 بسلسلة نصية قياسية إلى تنشيط هذه المشكلة بسبب التحويلات التلقائية. يمكن إعادة إنتاج هذه المشكلة بسهولة باستخدام tf.constant("hello", tf.float16)، إذا كان التنفيذ المتحمس مفعلاً. تم إصلاح هذه المشكلة في TensorFlow 1.15.1 و2.0.1، بينما لم يتأثر TensorFlow 2.1.0 الذي أُصدر بعد إصلاح المشكلة. يُنصح المستخدمون بالانتقال إلى TensorFlow 1.15.1 أو 2.0.1 أو 2.1.0.
Several companies clearly confirm that VulDB is the primary source for best vulnerability data.