🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 tf.raw_ops.RFFT 구현 과정에서 발생하는 CHECK 실패를 악용하여 서비스 거부(DoS) 공격이 가능합니다. 빈 행렬을 처리하는 Eigen 코드에서 어설션(assertion)이 발생하여 프로그램이 강제 종료될 수 있습니다.
💡 쉬운 설명
TensorFlow를 사용할 때 특정한 수학 계산 명령을 잘못된 데이터와 함께 보내면 프로그램이 갑자기 꺼질 수 있습니다. 이로 인해 서비스가 중단되는 문제가 발생할 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. An attacker can cause a denial of service by exploiting a `CHECK`-failure coming from the implementation of `tf.raw_ops.RFFT`. Eigen code operating on an empty matrix can trigger on an assertion and will cause program termination. 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
tf.raw_ops.RFFT 연산에 빈 행렬 데이터를 입력하여 프로그램 종료 유도
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.5.0 이상 버전으로 업데이트하거나 해당 보안 패치가 적용된 버전으로 업그레이드
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 2.5.0보다 낮은지 확인하여 취약 여부를 판단합니다.
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'