🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 특정 버전에서 BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit 함수에 조작된 인자를 전달할 경우 힙 할당 데이터의 범위를 벗어난 영역을 읽을 수 있는 취약점이 존재합니다. 이는 stats_summary_indices의 각 값이 유효한 범위 내에 있는지 검증하지 않아 발생하며, 메모리 외부 데이터를 노출시킬 위험이 있습니다.
💡 쉬운 설명
머신러닝 도구인 TensorFlow에서 잘못된 데이터를 입력하면 프로그램이 허용되지 않은 메모리 영역을 몰래 읽을 수 있는 문제입니다. 이를 통해 시스템 내부의 민감한 정보가 유출될 가능성이 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. In affected versions an attacker can read from outside of bounds of heap allocated data by sending specially crafted illegal arguments to `BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit`. The [implementation](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/84d053187cb80d975ef2b9684d4b61981bca0c41/tensorflow/core/kernels/boosted_trees/stats_ops.cc) needs to validate that each value in `stats_summary_indices` is in range. We have patched the issue in GitHub commit e84c975313e8e8e38bb2ea118196369c45c51378. 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 인자를 포함한 특수하게 제작된 데이터를 BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit 함수로 전달
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.6.0 이상 버전으로 업데이트하거나, 패치가 적용된 2.5.1, 2.4.3, 2.3.4 버전으로 업데이트하십시오.
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 2.6.0 이상인지 확인하여 취약 여부를 판단합니다.
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'