Vulnerabilidad en Tensorflow (CVE-2022-23594)

Gravedad CVSS v3.1:

MEDIA

Tipo:

CWE-125 Lectura fuera de límites

Fecha de publicación:

04/02/2022

Última modificación:

10/02/2022

Descripción

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. El dialecto TFG de TensorFlow (MLIR) hace varias suposiciones sobre el "GraphDef" entrante antes de convertirlo al dialecto basado en MLIR. Si un atacante cambia el formato del "SavedModel" en el disco para invalidar estas suposiciones y el "GraphDef" es entonces convertido al IR basado en MLIR, entonces pueden causar un bloqueo en el intérprete de Python. Bajo determinados escenarios, es posible la lectura/escritura de OOB en la pila. Estos problemas han sido detectados por medio de fuzzing y es posible que se presenten más debilidades. Los parchearemos a medida que son detectadas

Impacto

Vector 3.x

CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H CVSS v3.1 Severidad y Métricas:

Puntuación base: 5.50 MEDIA
Vector: CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H

Vector de acceso (AV): Local
Complejidad de acceso (AC): Bajo
Privilegios Requeridos (PR): Bajo
Interacción del usuario (UI): Ninguno
Alcance (S): Sin modificar
Impacto a la confidencialidad (C): Ninguno
Impacto a la integridad (I): Ninguno
Impacto a la disponibilidad (A): Alto

Puntuación base 3.x

5.50

Gravedad 3.x

MEDIA

Vector 2.0

AV:L/AC:L/Au:N/C:N/I:N/A:P CVSS v2.0 Severidad y Métricas:

Puntuación base: 2.10 BAJA
Vector: AV:L/AC:L/Au:N/C:N/I:N/A:P

Vector de acceso (AV): Local
Complejidad de acceso (AC): Bajo
Autenticación (Au): Ninguno
Impacto a la confidencialidad (C): Ninguno
Impacto a la integridad (I): Ninguno
Impacto a la disponibilidad (A): Físico