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CVE-2021-29571

CVE-2021-29571 · Memory corruption in `DrawBoundingBoxesV2`

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TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. The implementation of `tf.raw_ops.MaxPoolGradWithArgmax` can cause reads outside of bounds of heap allocated data if attacker supplies specially crafted inputs. The implementation(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/31bd5026304677faa8a0b77602c6154171b9aec1/tensorflow/core/kernels/image/draw_bounding_box_op.cc#L116-L130) assumes that the last element of `boxes` input is 4, as required by [the op](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/DrawBoundingBoxesV2). Since this is not checked attackers passing values less than 4 can write outside of bounds of heap allocated objects and cause memory corruption. If the last dimension in `boxes` is less than 4, accesses similar to `tboxes(b, bb, 3)` will access data outside of bounds. Further during code execution there are also writes to these indices. The fix will be included in TensorFlow 2.5.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.4.2, TensorFlow 2.3.3, TensorFlow 2.2.3 and TensorFlow 2.1.4, as these are also affected and still in supported range.

CVSS 4.5 · Moyenne · EPSS 0,2% · Correctif disponible

Publication
Mise à jour

Pile logicielle: python

Produits et versions concernés

  • tensorflow

    Versions du logiciel
    • < 2.1.4: Concernée
    • >= 2.2.0, < 2.2.3: Concernée
    • >= 2.3.0, < 2.3.3: Concernée
    • >= 2.4.0, < 2.4.2: Concernée

    Aucun correctif publié

  • tensorflow PyPI

    Versions du logiciel
    • 0.12.0
    • 0.12.1
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    • 1.0.1
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    • 1.10.0
    • 1.10.1
    • 1.11.0
    • 1.12.0
    • 1.12.2
    • 1.12.3
    • 1.13.1
    • 1.13.2
    • 1.14.0
    • 1.15.0
    • 1.15.2
    • 1.15.3
    • 1.15.4
    • 1.15.5
    • 1.2.0
    • 1.2.1
    • 1.3.0
    • 1.4.0
    • 1.4.1
    • 1.5.0
    • 1.5.1
    • 1.6.0
    • 1.7.0
    • 1.7.1
    • 1.8.0
    • 1.9.0
    • 2.0.0
    • 2.0.1
    • 2.0.2
    • 2.0.3
    • 2.0.4
    • 2.1.0
    • 2.1.1
    • 2.1.2
    • 2.1.3
    Plages de versions concernées
    • ECOSYSTEM: < 2.1.4

    Mettez à jour vers 2.1.4

  • tensorflow PyPI

    Versions du logiciel
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    • 2.2.2
    Plages de versions concernées
    • ECOSYSTEM: ≥ 2.2.0, < 2.2.3

    Mettez à jour vers 2.2.3

  • tensorflow PyPI

    Versions du logiciel
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    Plages de versions concernées
    • ECOSYSTEM: ≥ 2.3.0, < 2.3.3

    Mettez à jour vers 2.3.3

  • tensorflow PyPI

    Versions du logiciel
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    • 2.4.1
    Plages de versions concernées
    • ECOSYSTEM: ≥ 2.4.0, < 2.4.2

    Mettez à jour vers 2.4.2

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    • 2.1.3
    Plages de versions concernées
    • ECOSYSTEM: < 2.1.4

    Mettez à jour vers 2.1.4

  • tensorflow-cpu PyPI

    Versions du logiciel
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    • ECOSYSTEM: ≥ 2.3.0, < 2.3.3

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    • 1.15.4
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    • ECOSYSTEM: < 2.1.4

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    • ECOSYSTEM: ≥ 2.2.0, < 2.2.3

    Mettez à jour vers 2.2.3

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    • ECOSYSTEM: ≥ 2.3.0, < 2.3.3

    Mettez à jour vers 2.3.3

  • tensorflow-gpu PyPI

    Versions du logiciel
    • 2.4.0
    • 2.4.1
    Plages de versions concernées
    • ECOSYSTEM: ≥ 2.4.0, < 2.4.2

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  • tensorflow PyPI

    Versions du logiciel
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    Plages de versions concernées
    • GIT: < 79865b542f9ffdc9caeb255631f7c56f1d4b6517
    • ECOSYSTEM: < 2.2.0rc0 ∪ ≥ 2.2.0, < 2.3.0rc0 ∪ ≥ 2.3.0, < 2.3.4 ∪ ≥ 2.4.0, < 2.4.3

    Mettez à jour vers 2.2.0rc0; Mettez à jour vers 2.3.0rc0; Mettez à jour vers 2.3.4; Mettez à jour vers 2.4.3

  • tensorflow-cpu PyPI

    Versions du logiciel
    • 1.15.0
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    • 2.1.3
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    • 2.2.0
    • 2.2.1
    • 2.2.2
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    • 2.3.0
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    • 2.4.2
    Plages de versions concernées
    • GIT: < 79865b542f9ffdc9caeb255631f7c56f1d4b6517
    • ECOSYSTEM: < 2.2.0rc0 ∪ ≥ 2.2.0, < 2.3.0rc0 ∪ ≥ 2.3.0, < 2.3.4 ∪ ≥ 2.4.0, < 2.4.3

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  • tensorflow-gpu PyPI

    Versions du logiciel
    • 0.12.0
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    • 1.0.0
    • 1.0.1
    • 1.1.0
    • 1.10.0
    • 1.10.1
    • 1.11.0
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    Plages de versions concernées
    • GIT: < 79865b542f9ffdc9caeb255631f7c56f1d4b6517
    • ECOSYSTEM: < 2.2.0rc0 ∪ ≥ 2.2.0, < 2.3.0rc0 ∪ ≥ 2.3.0, < 2.3.4 ∪ ≥ 2.4.0, < 2.4.3

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