Google TensorFlow bis 2.7.1/2.8.0/2.9.0 FakeQuantWithMinMaxVars min/max Denial of Service

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

Zusammenfassunginfo

Eine problematische Schwachstelle wurde in Google TensorFlow bis 2.7.1/2.8.0/2.9.0 entdeckt. Dies betrifft die Funktion FakeQuantWithMinMaxVars. Die Veränderung des Parameters min/max resultiert in einer nicht näher spezifizierten Schwachstelle. Die Identifikation der Schwachstelle findet als CVE-2022-35971 statt. Der Angriff kann über das Netzwerk erfolgen. Es steht kein Exploit zur Verfügung. Es wird geraten, die betroffene Komponente zu aktualisieren.

Detailsinfo

In Google TensorFlow bis 2.7.1/2.8.0/2.9.0 (Artificial Intelligence Software) wurde eine problematische Schwachstelle entdeckt. Dank Manipulation des Arguments min/max mit einer unbekannten Eingabe kann eine unbekannte Schwachstelle ausgenutzt werden. CWE definiert das Problem als CWE-617. Es ist nicht bekannt, inwiefern sich eine durchgesetzte Attacke genau auswirken wird. Die Zusammenfassung von CVE lautet:

TensorFlow is an open source platform for machine learning. If `FakeQuantWithMinMaxVars` is given `min` or `max` tensors of a nonzero rank, it results in a `CHECK` fail 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-9fpg-838v-wpv7 öffentlich gemacht. Das Advisory findet sich auf github.com. Die Verwundbarkeit wird seit dem 15.07.2022 als CVE-2022-35971 geführt. Technische Details sind bekannt, ein verfügbarer Exploit hingegen nicht.

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

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 2.7.2/2.8.1/2.9.1/2.10.0
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-9fpg-838v-wpv7
Status: Bestätigt

CVE: CVE-2022-35971 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2022-35971
GCVE (VulDB): GCVE-100-208891

Eintraginfo

Erstellt: 17.09.2022 08:12
Aktualisierung: 19.10.2022 14:42
Anpassungen: 17.09.2022 08:12 (55), 19.10.2022 14:42 (11)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

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

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