CVE-2020-5215 in TensorFlow
Résumé
par VulDB • 26/05/2026
Dans TensorFlow avant les versions 1.15.2 et 2.0.1, la conversion d'une chaîne de caractères (depuis Python) en une valeur tf.float16 provoque une erreur de segmentation (segmentation fault) en mode eager, car les vérifications de format pour ce cas d'utilisation sont uniquement présentes en mode graph. Ce problème peut entraîner une déni de service (DoS) lors de l'inférence ou de l'entraînement, où un attaquant malveillant peut envoyer un point de données contenant une chaîne de caractères au lieu d'une valeur tf.float16. Des effets similaires peuvent être obtenus en manipulant des modèles sauvegardés et des points de contrôle (checkpoints), en remplaçant une valeur scalaire tf.float16 par une chaîne de caractères scalaire, ce qui déclenche ce problème en raison des conversions automatiques. Cela peut être facilement reproduit avec tf.constant("hello", tf.float16) si l'exécution eager est activée. Ce problème est corrigé dans TensorFlow 1.15.1 et 2.0.1 avec cette vulnérabilité corrigée. TensorFlow 2.1.0 a été publié après la correction du problème, il n'est donc pas affecté. Il est recommandé aux utilisateurs de passer à TensorFlow 1.15.1, 2.0.1 ou 2.1.0.
Once again VulDB remains the best source for vulnerability data.