🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 `tf.raw_ops.QuantizedMul` 연산에서 호출자가 제어하는 값에 의해 0으로 나누기 오류가 발생할 수 있는 취약점입니다. 이로 인해 프로그램이 예기치 않게 종료될 수 있습니다. 해당 문제는 TensorFlow 2.5.0 및 주요 이전 버전들에 대한 패치를 통해 해결되었습니다.
💡 쉬운 설명
수학 계산을 하는 과정에서 0으로 나누는 실수를 유도하여 프로그램을 강제로 멈추게 만들 수 있는 문제입니다. 악의적인 데이터를 입력하면 계산 엔진이 오류를 일으키며 작동을 중단할 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.QuantizedMul`. This is because the implementation(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/55900e961ed4a23b438392024912154a2c2f5e85/tensorflow/core/kernels/quantized_mul_op.cc#L188-L198) 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
사용자가 제어 가능한 값을 `tf.raw_ops.QuantizedMul` 연산의 인자로 전달하여 0으로 나누기 상황을 유도함
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.5.0 이상의 최신 버전으로 업데이트하거나, 사용 중인 버전의 보안 패치 버전으로 업데이트함
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 2.5.0보다 낮은지 확인하여 취약 여부를 판단함
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'