🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 희소 감소 연산(sparse reduction operations) 구현 과정에서 힙 할당 데이터의 경계를 벗어난 메모리 접근이 발생할 수 있는 취약점입니다. 각 감소 그룹의 오버플로 여부와 인덱스가 입력 텐서의 범위를 벗어나는지 검증하지 못해 발생합니다.
💡 쉬운 설명
머신러닝 도구인 TensorFlow에서 데이터를 처리할 때, 정해진 메모리 범위를 넘어서는 잘못된 위치를 건드릴 수 있는 오류가 발견되었습니다. 이로 인해 프로그램이 비정상적으로 종료되거나 보안 문제가 생길 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. In affected versions the implementation of sparse reduction operations in TensorFlow can trigger accesses outside of bounds of heap allocated data. The [implementation](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/a1bc56203f21a5a4995311825ffaba7a670d7747/tensorflow/core/kernels/sparse_reduce_op.cc#L217-L228) fails to validate that each reduction group does not overflow and that each corresponding index does not point to outside the bounds of the input tensor. We have patched the issue in GitHub commit 87158f43f05f2720a374f3e6d22a7aaa3a33f750. The fix will be included in TensorFlow 2.6.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.5.1, TensorFlow 2.4.3, and TensorFlow 2.3.4, as these are also affected and still in supported range.
📍 영향받는 시스템
TensorFlow 2.6.0 미만 버전 (2.5.1, 2.4.3, 2.3.4 포함)
⚔️ 공격 벡터
조작된 입력 텐서를 사용하여 희소 감소 연산을 수행함으로써 경계 외 메모리 접근 유도
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.6.0 이상 버전으로 업데이트하거나, 지원되는 버전(2.5.1, 2.4.3, 2.3.4)의 최신 패치 적용
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 2.6.0 미만인지 확인하여 취약 여부를 판단합니다.
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'