🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 `tf.raw_ops.FusedBatchNorm` 연산에서 FPE(부동 소수점 예외) 런타임 오류를 통해 서비스 거부(DoS)를 유발할 수 있는 취약점입니다. 사용자가 제어 가능한 텐서의 마지막 차원 값을 기반으로 나눗셈을 수행할 때 오류가 발생합니다.
💡 쉬운 설명
머신러닝 도구인 TensorFlow에서 특정 계산을 수행할 때 잘못된 숫자를 입력하면 프로그램이 멈춰버릴 수 있습니다. 공격자가 의도적으로 잘못된 값을 입력하여 시스템을 마비시킬 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. An attacker can cause a denial of service via a FPE runtime error in `tf.raw_ops.FusedBatchNorm`. This is because the implementation(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/828f346274841fa7505f7020e88ca36c22e557ab/tensorflow/core/kernels/fused_batch_norm_op.cc#L295-L297) performs a division based on the last dimension of the `x` tensor. Since this is controlled by the user, an attacker can trigger a denial of service. 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 조작된 텐서 차원 값을 입력하여 `tf.raw_ops.FusedBatchNorm` 연산을 실행함
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.5.0 이상 버전으로 업데이트하거나 해당 패치가 적용된 유지보수 버전을 사용하십시오.
🔧 검증 코드
출력된 버전이 2.5.0 미만이면 해당 취약점에 노출된 상태입니다.
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'