Google TensorFlow bis 2.1.3/2.2.2/2.3.2/2.4.1 quantized_batch_norm_op.cc Denial of Service

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
4.1$0-$5k0.00

Zusammenfassunginfo

In Google TensorFlow bis 2.1.3/2.2.2/2.3.2/2.4.1 wurde eine Schwachstelle ausgemacht. Sie wurde als problematisch eingestuft. Hiervon betroffen ist die Funktion tf.raw_ops.QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization der Datei core/kernels/quantized_batch_norm_op.cc. Durch Manipulieren mit unbekannten Daten kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Die Identifikation der Schwachstelle findet als CVE-2021-29548 statt. Ein Angriff ist aus der Distanz möglich. Es steht kein Exploit zur Verfügung. Es wird geraten, einen Patch zu installieren, um dieses Problem zu lösen.

Detailsinfo

Eine problematische Schwachstelle wurde in Google TensorFlow bis 2.1.3/2.2.2/2.3.2/2.4.1 (Artificial Intelligence Software) gefunden. Es geht hierbei um die Funktion tf.raw_ops.QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization der Datei core/kernels/quantized_batch_norm_op.cc. Durch Manipulation mit einer unbekannten Eingabe kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Klassifiziert wurde die Schwachstelle durch CWE als CWE-369. Die Auswirkungen sind bekannt für die Verfügbarkeit.

Die Schwachstelle wurde am 15.05.2021 herausgegeben. Das Advisory findet sich auf github.com. Die Verwundbarkeit wird mit der eindeutigen Identifikation CVE-2021-29548 gehandelt. Eine Ausnutzung erfordert, dass das Opfer eine spezifische Handlung durchführt. Zur Schwachstelle sind technische Details bekannt, ein verfügbarer Exploit jedoch nicht. Diese Schwachstelle wird durch das MITRE ATT&CK als Angriffstechnik T1499 bezeichnet.

Ein Aktualisieren auf die Version 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2 oder 2.5.0 vermag dieses Problem zu lösen. Die Schwachstelle lässt sich auch durch das Einspielen eines Patches lösen. Dieser kann von github.com bezogen werden. Als bestmögliche Massnahme wird das Installieren des jeweiligen Patches empfohlen.

Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.

Produktinfo

Typ

Hersteller

Name

Version

Lizenz

Webseite

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 4.3
VulDB Meta Temp Score: 4.1

VulDB Base Score: 4.3
VulDB Temp Score: 4.1
VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv2info

AVACAuCIA
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VektorKomplexitätAuthentisierungVertraulichkeitIntegritätVerfügbarkeit
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

VulDB Base Score: 🔍
VulDB Temp Score: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

Exploitinginfo

Klasse: Denial of Service
CWE: CWE-369 / CWE-404
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: Patch
Status: 🔍

0-Day Time: 🔍

Upgrade: TensorFlow 2.1.4/2.2.3/2.3.3/2.4.2/2.5.0
Patch: github.com

Timelineinfo

30.03.2021 🔍
15.05.2021 +46 Tage 🔍
15.05.2021 +0 Tage 🔍
16.05.2021 +1 Tage 🔍

Quelleninfo

Hersteller: google.com

Advisory: github.com
Status: Bestätigt
Bestätigung: 🔍

CVE: CVE-2021-29548 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2021-29548
GCVE (VulDB): GCVE-100-175091

Eintraginfo

Erstellt: 15.05.2021 08:00
Aktualisierung: 16.05.2021 15:02
Anpassungen: 15.05.2021 08:00 (41), 16.05.2021 14:58 (6), 16.05.2021 15:02 (1)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.

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