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CVE-2022-23570

CVE-2022-23570 · Null-dereference in Tensorflow

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Tensorflow is an Open Source Machine Learning Framework. When decoding a tensor from protobuf, TensorFlow might do a null-dereference if attributes of some mutable arguments to some operations are missing from the proto. This is guarded by a `DCHECK`. However, `DCHECK` is a no-op in production builds and an assertion failure in debug builds. In the first case execution proceeds to the dereferencing of the null pointer, whereas in the second case it results in a crash due to the assertion failure. The fix will be included in TensorFlow 2.8.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.7.1, and TensorFlow 2.6.3, as these are also affected and still in supported range.

CVSS 6.5 · Mittel · EPSS 1,0% · Korrektur verfügbar

Veröffentlicht
Aktualisiert

Technologie-Stack: python

Betroffene Produkte und Versionen

  • tensorflow

    Softwareversionen
    • >= 2.7.0, < 2.7.1: Betroffen
    • >= 2.6.0, < 2.6.3: Betroffen
    • < 2.5.3: Betroffen

    Keine Korrektur veröffentlicht

  • tensorflow PyPI

    Softwareversionen
    • 0.12.0
    • 0.12.1
    • 1.0.0
    • 1.0.1
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    • 1.10.0
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    • 1.11.0
    • 1.12.0
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    • 1.15.4
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    • 1.2.0
    • 1.2.1
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    • 1.4.0
    • 1.4.1
    • 1.5.0
    • 1.5.1
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    • 1.7.0
    • 1.7.1
    • 1.8.0
    • 1.9.0
    • 2.0.0
    • 2.0.1
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    • 2.0.3
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    • 2.1.0
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    • 2.1.2
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    • 2.2.0
    • 2.2.1
    • 2.2.2
    • 2.2.3
    • 2.3.0
    • 2.3.1
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    • 2.4.0
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    • 2.4.3
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    • 2.5.0
    • 2.5.1
    • 2.5.2
    Betroffene Versionsbereiche
    • ECOSYSTEM: < 2.5.3

    Auf 2.5.3 aktualisieren

  • tensorflow PyPI

    Softwareversionen
    • 2.6.0
    • 2.6.1
    • 2.6.2
    Betroffene Versionsbereiche
    • ECOSYSTEM: ≥ 2.6.0, < 2.6.3

    Auf 2.6.3 aktualisieren

  • tensorflow PyPI

    Softwareversionen
    • 2.7.0
    Betroffene Versionsbereiche
    • ECOSYSTEM: ≥ 2.7.0, < 2.7.1

    Auf 2.7.1 aktualisieren

  • tensorflow-cpu PyPI

    Softwareversionen
    • 1.15.0
    • 2.1.0
    • 2.1.1
    • 2.1.2
    • 2.1.3
    • 2.1.4
    • 2.2.0
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    • 2.2.2
    • 2.2.3
    • 2.3.0
    • 2.3.1
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    • 2.5.0
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    Betroffene Versionsbereiche
    • ECOSYSTEM: < 2.5.3

    Auf 2.5.3 aktualisieren

  • tensorflow-cpu PyPI

    Softwareversionen
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    Betroffene Versionsbereiche
    • ECOSYSTEM: ≥ 2.6.0, < 2.6.3

    Auf 2.6.3 aktualisieren

  • tensorflow-cpu PyPI

    Softwareversionen
    • 2.7.0
    Betroffene Versionsbereiche
    • ECOSYSTEM: ≥ 2.7.0, < 2.7.1

    Auf 2.7.1 aktualisieren

  • tensorflow-gpu PyPI

    Softwareversionen
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    • 1.11.0
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    • 1.12.3
    • 1.13.1
    • 1.13.2
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    • 2.4.3
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    • 2.5.0
    • 2.5.1
    • 2.5.2
    Betroffene Versionsbereiche
    • ECOSYSTEM: < 2.5.3

    Auf 2.5.3 aktualisieren

  • tensorflow-gpu PyPI

    Softwareversionen
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    • 2.6.2
    Betroffene Versionsbereiche
    • ECOSYSTEM: ≥ 2.6.0, < 2.6.3

    Auf 2.6.3 aktualisieren

  • tensorflow-gpu PyPI

    Softwareversionen
    • 2.7.0
    Betroffene Versionsbereiche
    • ECOSYSTEM: ≥ 2.7.0, < 2.7.1

    Auf 2.7.1 aktualisieren

  • tensorflow-gpu PyPI

    Softwareversionen
    • 0.12.0
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    • 1.14.0
    • 1.15.0
    • 1.15.2
    • 1.15.3
    • 1.15.4
    • 1.15.5
    • 1.2.0
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    • 1.3.0
    • 1.4.0
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    • 1.5.0
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    • 1.9.0
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    • 2.6.0
    • 2.6.1
    • 2.6.2
    Betroffene Versionsbereiche
    • GIT: < 8a513cec4bec15961fbfdedcaa5376522980455c
    • ECOSYSTEM: < 2.5.3 ∪ ≥ 2.6.0, < 2.6.3

    Auf 2.5.3 aktualisieren; Auf 2.6.3 aktualisieren

  • tensorflow-cpu PyPI

    Softwareversionen
    • 1.15.0
    • 2.1.0
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    • 2.1.2
    • 2.1.3
    • 2.1.4
    • 2.2.0
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    Betroffene Versionsbereiche
    • GIT: < 8a513cec4bec15961fbfdedcaa5376522980455c
    • ECOSYSTEM: < 2.5.3 ∪ ≥ 2.6.0, < 2.6.3

    Auf 2.5.3 aktualisieren; Auf 2.6.3 aktualisieren

  • tensorflow PyPI

    Softwareversionen
    • 0.12.0
    • 0.12.1
    • 1.0.0
    • 1.0.1
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    • 1.13.1
    • 1.13.2
    • 1.14.0
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    • 2.2.2
    • 2.2.3
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    Betroffene Versionsbereiche
    • ECOSYSTEM: < 2.5.3 ∪ ≥ 2.6.0, < 2.6.3 ∪ ≥ 2.7.0, < 2.7.1

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