🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 TFLite 구현체 내 ArgMin/ArgMax 함수에서 힙 영역의 Out-of-Bounds(OOB) Write 취약점이 발견되었습니다. 조작된 TFLite 모델을 사용할 경우 axis_value 값이 유효 범위를 벗어나면 출력 데이터의 마지막 유효 요소를 넘어 메모리에 쓰기가 발생할 수 있습니다.
💡 쉬운 설명
특수하게 만들어진 인공지능 모델 파일을 실행할 때, 프로그램이 허용된 메모리 범위를 벗어나 데이터를 저장하는 오류가 발생합니다. 이로 인해 프로그램이 강제로 종료되거나 시스템의 보안이 위협받을 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. A specially crafted TFLite model could trigger an OOB write on heap in the TFLite implementation of `ArgMin`/`ArgMax`(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/102b211d892f3abc14f845a72047809b39cc65ab/tensorflow/lite/kernels/arg_min_max.cc#L52-L59). If `axis_value` is not a value between 0 and `NumDimensions(input)`, then the condition in the `if` is never true, so code writes past the last valid element of `output_dims->data`. 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
악의적으로 조작된 TFLite 모델 파일을 시스템에 로드하여 실행함
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.5.0 이상의 최신 버전으로 업데이트하거나 해당 패치가 적용된 버전으로 업그레이드함
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 2.5.0보다 낮은지 확인하여 취약 여부를 판단함
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'