TensorFlow bis 2.3.0 SparseCountSparseOutput Argument Denial of Service

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
4.3$0-$5k0.00

Zusammenfassunginfo

Eine Schwachstelle wurde in TensorFlow bis 2.3.0 ausgemacht. Sie wurde als problematisch eingestuft. Dabei betrifft es die Funktion SparseCountSparseOutput. Durch das Beeinflussen durch Argument kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Die Identifikation der Schwachstelle wird mit CVE-2020-15197 vorgenommen. Der Angriff kann über das Netzwerk passieren. Es existiert kein Exploit. Ein Upgrade der betroffenen Komponente wird empfohlen.

Detailsinfo

Eine problematische Schwachstelle wurde in TensorFlow bis 2.3.0 (Artificial Intelligence Software) entdeckt. Dies betrifft die Funktion SparseCountSparseOutput. Mittels dem Manipulieren durch Argument kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Klassifiziert wurde die Schwachstelle durch CWE als CWE-617. Dies wirkt sich aus auf die Verfügbarkeit. CVE fasst zusammen:

In Tensorflow before version 2.3.1, the `SparseCountSparseOutput` implementation does not validate that the input arguments form a valid sparse tensor. In particular, there is no validation that the `indices` tensor has rank 2. This tensor must be a matrix because code assumes its elements are accessed as elements of a matrix. However, malicious users can pass in tensors of different rank, resulting in a `CHECK` assertion failure and a crash. This can be used to cause denial of service in serving installations, if users are allowed to control the components of the input sparse tensor. The issue is patched in commit 3cbb917b4714766030b28eba9fb41bb97ce9ee02 and is released in TensorFlow version 2.3.1.

Die Schwachstelle wurde am 25.09.2020 (GitHub Repository) veröffentlicht. Auf github.com kann das Advisory eingesehen werden. Die Identifikation der Schwachstelle findet seit dem 25.06.2020 als CVE-2020-15197 statt. Sie ist schwierig ausnutzbar. Der Angriff kann über das Netzwerk passieren. Das Angehen einer einfachen Authentisierung ist erforderlich, um eine Ausnutzung anzugehen. Zur Schwachstelle sind technische Details bekannt, ein verfügbarer Exploit jedoch nicht.

Ein Upgrade auf die Version 2.3.1 vermag dieses Problem zu beheben.

Die Einträge VDB-162006, VDB-162005, VDB-162004 und VDB-162003 sind sehr ähnlich. If you want to get best quality of vulnerability data, you may have to visit VulDB.

Produktinfo

Typ

Name

Version

Lizenz

Webseite

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 4.9
VulDB Meta Temp Score: 4.7

VulDB Base Score: 3.5
VulDB Temp Score: 3.1
VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

NVD Base Score: 6.3
NVD Vector: 🔍

CVSSv2info

AVACAuCIA
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VektorKomplexitätAuthentisierungVertraulichkeitIntegritätVerfügbarkeit
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VulDB Base Score: 🔍
VulDB Temp Score: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

Exploitinginfo

Klasse: Denial of Service
CWE: CWE-617
CAPEC: 🔍
ATT&CK: 🔍

Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja

Verfügbarkeit: 🔍
Status: Nicht definiert

EPSS Score: 🔍
EPSS Percentile: 🔍

Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔍

0-Dayfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
Heutefreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

Threat Intelligenceinfo

Interesse: 🔍
Aktive Akteure: 🔍
Aktive APT Gruppen: 🔍

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: Upgrade
Status: 🔍

0-Day Time: 🔍

Upgrade: TensorFlow 2.3.1

Timelineinfo

25.06.2020 🔍
25.09.2020 +92 Tage 🔍
26.09.2020 +1 Tage 🔍
14.11.2020 +49 Tage 🔍

Quelleninfo

Produkt: github.com

Advisory: github.com
Status: Nicht definiert
Bestätigung: 🔍

CVE: CVE-2020-15197 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2020-15197
GCVE (VulDB): GCVE-100-162002
Siehe auch: 🔍

Eintraginfo

Erstellt: 26.09.2020 07:27
Aktualisierung: 14.11.2020 12:36
Anpassungen: 26.09.2020 07:27 (40), 26.09.2020 07:32 (12), 14.11.2020 12:29 (1), 14.11.2020 12:36 (1)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

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