🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 `tf.raw_ops.MaxPoolGrad` 구현에서 힙 버퍼 오버플로우 취약점이 발견되었습니다. 출력 배열의 인덱스 유효성을 검증하지 못해 범위를 벗어난 메모리 접근(OOB)이 발생할 수 있습니다. 이 문제는 TensorFlow 2.5.0 및 주요 2.x 버전의 패치된 버전에서 수정되었습니다.
💡 쉬운 설명
머신러닝 도구인 TensorFlow에서 데이터를 처리할 때 메모리 경계를 넘어서는 오류가 발생할 수 있는 문제입니다. 이로 인해 프로그램이 비정상적으로 종료되거나 보안 문제가 생길 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. The implementation of `tf.raw_ops.MaxPoolGrad` is vulnerable to a heap buffer overflow. The implementation(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/ab1e644b48c82cb71493f4362b4dd38f4577a1cf/tensorflow/core/kernels/maxpooling_op.cc#L194-L203) fails to validate that indices used to access elements of input/output arrays are valid. Whereas accesses to `input_backprop_flat` are guarded by `FastBoundsCheck`, the indexing in `out_backprop_flat` can result in OOB access. 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 입력 데이터를 사용하여 MaxPoolGrad 연산을 수행함으로써 메모리 경계를 벗어난 접근 유도
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.5.0 이상의 최신 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__)'