🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 `tf.raw_ops.SparseSplit` 함수에서 힙 버퍼 오버플로 취약점이 발견되었습니다. 공격자가 제어 가능한 오프셋을 사용하여 배열 요소에 접근함으로써 메모리 오류를 유발할 수 있습니다.
💡 쉬운 설명
머신러닝 도구인 TensorFlow에서 데이터를 나누는 과정 중 메모리 관리 실수로 인해 오류가 발생할 수 있는 문제입니다. 공격자가 특수하게 조작된 데이터를 보내 프로그램의 메모리 영역을 넘치게 만들 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. An attacker can cause a heap buffer overflow in `tf.raw_ops.SparseSplit`. This is because the implementation(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/699bff5d961f0abfde8fa3f876e6d241681fbef8/tensorflow/core/util/sparse/sparse_tensor.h#L528-L530) accesses an array element based on a user controlled offset. 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 오프셋 값을 포함한 조작된 데이터를 `tf.raw_ops.SparseSplit` 연산에 입력하여 발생
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.5.0 이상의 최신 버전으로 업데이트하거나, 사용 중인 버전의 보안 패치 버전(2.4.2, 2.3.3 등)으로 업데이트하십시오.
🔧 검증 코드
출력된 버전이 2.5.0 미만인 경우 해당 취약점에 노출되어 있을 가능성이 높습니다.
pip show tensorflow | grep Version