🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 `tf.raw_ops.QuantizeAndDequantizeV3` 연산에서 사용자 입력값인 `axis` 속성을 검증하지 않아 발생하는 취약점입니다. 공격자는 이를 악용하여 힙 할당 버퍼의 범위를 벗어난 데이터를 읽을 수 있습니다.
💡 쉬운 설명
프로그램이 정해진 데이터 범위를 넘어서는 영역을 읽을 수 있는 오류가 발견되었습니다. 이를 통해 공격자가 시스템 내부의 민감한 정보를 몰래 훔쳐볼 위험이 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. An attacker can read data outside of bounds of heap allocated buffer in `tf.raw_ops.QuantizeAndDequantizeV3`. This is because the implementation(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/11ff7f80667e6490d7b5174aa6bf5e01886e770f/tensorflow/core/kernels/quantize_and_dequantize_op.cc#L237) does not validate the value of user supplied `axis` attribute before using it to index in the array backing the `input` argument. 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 `axis` 속성 값을 포함한 TensorFlow 연산 실행을 통한 메모리 경계 외 데이터 읽기
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.5.0 이상 버전으로 업데이트하거나, 지원되는 최신 패치 버전(2.4.2, 2.3.3 등)으로 업데이트하십시오.
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 2.5.0 미만인지 확인하여 취약 여부를 판단합니다.
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'