CVE-2020-15202
Vulnérabilité critique dans tensorflow (tensorflow)
Description
In Tensorflow before versions 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 and 2.3.1, the `Shard` API in TensorFlow expects the last argument to be a function taking two `int64` (i.e., `long long`) arguments. However, there are several places in TensorFlow where a lambda taking `int` or `int32` arguments is being used. In these cases, if the amount of work to be parallelized is large enough, integer truncation occurs. Depending on how the two arguments of the lambda are used, this can result in segfaults, read/write outside of heap allocated arrays, stack overflows, or data corruption. The issue is patched in commits 27b417360cbd671ef55915e4bb6bb06af8b8a832 and ca8c013b5e97b1373b3bb1c97ea655e69f31a575, and is released in TensorFlow versions 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, or 2.3.1.
Gravité et risque d'exploitation
CVE-2020-15202 obtient un score CVSS de 9.0/10, soit une gravité critique. Selon le modèle EPSS, la probabilité qu'elle soit exploitée dans les 30 prochains jours est de 1.29 %, ce qui la place devant 69.7 % des CVE référencées.
Que faire ?
- Vérifiez si tensorflow (versions >= 2.0.0, < 2.0.3, >= 2.3.0, < 2.3.1, >= 2.1.0, < 2.1.2, >= 2.2.0, < 2.2.1, < 1.15.4) est présent sur votre parc.
- Appliquez le correctif ou la version corrigée indiqués dans les références de l'éditeur.
- À défaut de correctif, limitez l'exposition (filtrage réseau, désactivation du composant).
- Automatisez la détection : les agents CVE Heimdall (gratuits, open source) corrèlent l'inventaire de vos serveurs avec la base CVE.
Références
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.1
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-h6fg-mjxg-hqq4
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/27b417360cbd671ef55915e4bb6bb06af8b8a832
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/ca8c013b5e97b1373b3bb1c97ea655e69f31a575
- http://lists.opensuse.org/opensuse-security-announce/2020-10/msg00065.html
