🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 `tf.raw_ops.SparseMatMul` 연산 중 FPE 런타임 오류로 인해 서비스 거부(DoS)가 발생할 수 있는 취약점입니다. 빈 `b` 텐서로 인해 Eigen 코드 내부에서 0으로 나누기 연산이 수행되어 발생합니다.
💡 쉬운 설명
머신러닝 도구인 TensorFlow를 사용할 때, 잘못된 데이터(빈 값)를 입력하면 프로그램이 갑자기 멈춰버릴 수 있는 문제입니다. 공격자가 이 점을 이용해 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.SparseMatMul`. The division by 0 occurs deep in Eigen code because the `b` tensor is empty. 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
비어 있는 텐서(b tensor)를 포함한 특수하게 조작된 데이터를 `tf.raw_ops.SparseMatMul` 연산에 입력하여 발생
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.5.0 이상의 버전으로 업데이트하거나, 해당 버전의 보안 패치가 적용된 버전을 사용하십시오.
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 2.5.0보다 낮은지 확인하십시오.
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'