🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 `tf.raw_ops.Conv2DBackpropInput` 연산에서 호출자가 제어하는 값에 의해 0으로 나누기 오류가 발생할 수 있습니다. 이 취약점은 특정 입력값을 통해 프로그램의 비정상적인 동작을 유발할 수 있습니다.
💡 쉬운 설명
머신러닝 도구인 TensorFlow에서 수학 계산 중 0으로 나누는 실수가 발생할 수 있는 문제입니다. 공격자가 특수한 데이터를 입력하면 프로그램이 계산 오류를 일으키며 멈출 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. An attacker can trigger a division by 0 in `tf.raw_ops.Conv2DBackpropInput`. This is because the implementation(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/b40060c9f697b044e3107917c797ba052f4506ab/tensorflow/core/kernels/conv_grad_input_ops.h#L625-L655) does a division by a quantity that is controlled by the caller. 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.
📍 영향받는 시스템
TensorFlow 2.5.0 미만 버전 (2.4.2, 2.3.3, 2.2.3, 2.1.4 포함)
⚔️ 공격 벡터
조작된 입력 데이터를 사용하여 `tf.raw_ops.Conv2DBackpropInput` 연산을 실행함
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.5.0 이상의 최신 버전으로 업데이트하거나 해당 패치가 적용된 버전으로 업그레이드
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 2.5.0 미만인지 확인하여 취약 여부를 판단합니다.
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'