Google TensorFlow bis 2.7.1/2.8.0/2.9.0 QuantizedInstanceNorm x_min/x_max Denial of Service

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
5.7$0-$5k0.00

Zusammenfassunginfo

In Google TensorFlow bis 2.7.1/2.8.0/2.9.0 wurde eine problematische Schwachstelle entdeckt. Das betrifft die Funktion QuantizedInstanceNorm. Die Manipulation des Arguments x_min/x_max führt zu Denial of Service. Die Verwundbarkeit wird als CVE-2022-35970 geführt. Der Angriff kann über das Netzwerk angegangen werden. Es ist kein Exploit verfügbar. Es wird empfohlen, die betroffene Komponente zu aktualisieren.

Detailsinfo

Es wurde eine problematische Schwachstelle in Google TensorFlow bis 2.7.1/2.8.0/2.9.0 (Artificial Intelligence Software) entdeckt. Es betrifft die Funktion QuantizedInstanceNorm. Dank der Manipulation des Arguments x_min/x_max mit einer unbekannten Eingabe kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-404 vorgenommen. Dies wirkt sich aus auf die Verfügbarkeit. CVE fasst zusammen:

TensorFlow is an open source platform for machine learning. If `QuantizedInstanceNorm` is given `x_min` or `x_max` tensors of a nonzero rank, it results in a segfault that can be used to trigger a denial of service attack. We have patched the issue in GitHub commit 785d67a78a1d533759fcd2f5e8d6ef778de849e0. The fix will be included in TensorFlow 2.10.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.9.1, TensorFlow 2.8.1, and TensorFlow 2.7.2, as these are also affected and still in supported range. There are no known workarounds for this issue.

Die Schwachstelle wurde am 17.09.2022 als GHSA-g35r-369w-3fqp publik gemacht. Auf github.com kann das Advisory eingesehen werden. Die Verwundbarkeit wird seit dem 15.07.2022 unter CVE-2022-35970 geführt. Es sind zwar technische Details, jedoch kein verfügbarer Exploit zur Schwachstelle bekannt. MITRE ATT&CK führt die Angriffstechnik T1499 für diese Schwachstelle.

Ein Upgrade auf die Version 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 oder 2.10.0 vermag dieses Problem zu beheben. Die Schwachstelle lässt sich auch durch das Einspielen des Patches 785d67a78a1d533759fcd2f5e8d6ef778de849e0 beheben. Dieser kann von github.com bezogen werden. Als bestmögliche Massnahme wird das Aktualisieren auf eine neue Version empfohlen.

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Produktinfo

Typ

Hersteller

Name

Version

Lizenz

Webseite

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 5.7
VulDB Meta Temp Score: 5.7

VulDB Base Score: 3.7
VulDB Temp Score: 3.6
VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

NVD Base Score: 7.5
NVD Vector: 🔍

CNA Base Score: 5.9
CNA Vector (GitHub, Inc.): 🔍

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-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: Upgrade
Status: 🔍

0-Day Time: 🔍

Upgrade: TensorFlow 2.7.2/2.8.1/2.9.1/2.10.0
Patch: 785d67a78a1d533759fcd2f5e8d6ef778de849e0

Timelineinfo

15.07.2022 🔍
17.09.2022 +64 Tage 🔍
17.09.2022 +0 Tage 🔍
19.10.2022 +32 Tage 🔍

Quelleninfo

Hersteller: google.com

Advisory: GHSA-g35r-369w-3fqp
Status: Bestätigt

CVE: CVE-2022-35970 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2022-35970
GCVE (VulDB): GCVE-100-208890

Eintraginfo

Erstellt: 17.09.2022 08:11
Aktualisierung: 19.10.2022 14:41
Anpassungen: 17.09.2022 08:11 (45), 19.10.2022 14:41 (21)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

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