🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 `tf.raw_ops.SparseConcat` 연산에서 `CHECK`-fail을 유발하여 서비스 거부(DoS) 공격이 가능합니다. 이는 `shapes[0]`에 지정된 값을 출력 형상의 차원으로 사용하는 과정에서 오버플로가 발생할 수 있는 구현 방식 때문입니다. 이 문제는 TensorFlow 2.5.0 및 주요 이전 버전들에 대한 패치를 통해 해결되었습니다.
💡 쉬운 설명
머신러닝 도구인 TensorFlow에서 잘못된 숫자 값을 입력하면 프로그램이 갑자기 멈춰버릴 수 있는 문제입니다. 공격자가 이 점을 악용하면 서버를 마비시킬 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. An attacker can trigger a denial of service via a `CHECK`-fail in `tf.raw_ops.SparseConcat`. This is because the implementation(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/b432a38fe0e1b4b904a6c222cbce794c39703e87/tensorflow/core/kernels/sparse_concat_op.cc#L76) takes the values specified in `shapes[0]` as dimensions for the output shape. The `TensorShape` constructor(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/6f9896890c4c703ae0a0845394086e2e1e523299/tensorflow/core/framework/tensor_shape.cc#L183-L188) uses a `CHECK` operation which triggers when `InitDims`(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/6f9896890c4c703ae0a0845394086e2e1e523299/tensorflow/core/framework/tensor_shape.cc#L212-L296) returns a non-OK status. This is a legacy implementation of the constructor and operations should use `BuildTensorShapeBase` or `AddDimWithStatus` to prevent `CHECK`-failures in the presence of overflows. 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
SparseConcat 연산에 오버플로를 유발하는 조작된 차원 값을 입력하여 프로그램 강제 종료 유도
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.5.0 이상의 최신 버전으로 업데이트하거나 해당 보안 패치가 적용된 버전으로 업그레이드
🔧 검증 코드
출력된 버전이 2.5.0 미만이면 해당 취약점에 노출되어 있을 가능성이 높습니다.
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'