🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 TFLite 풀링 구현 과정에서 나누는 수가 0인지 확인하는 검증 절차가 누락되어 0으로 나누기 오류가 발생할 수 있습니다. 이 취약점은 TensorFlow 2.6.0 버전에서 수정되었으며, 이전 지원 버전인 2.5.1, 2.4.3, 2.3.4 버전에도 패치가 적용될 예정입니다.
💡 쉬운 설명
인공지능 모델을 실행하는 도구에서 수학적으로 불가능한 '0으로 나누기' 계산이 발생할 수 있는 결함이 발견되었습니다. 이로 인해 프로그램이 갑자기 멈추거나 오류가 발생할 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. In affected versions the implementations of pooling in TFLite are vulnerable to division by 0 errors as there are no checks for divisors not being 0. We have patched the issue in GitHub commit [dfa22b348b70bb89d6d6ec0ff53973bacb4f4695](https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/dfa22b348b70bb89d6d6ec0ff53973bacb4f4695). 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 데이터를 통해 TFLite 풀링 연산 시 나누는 값을 0으로 유도하여 서비스 거부(DoS) 유발
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.6.0 이상의 최신 버전으로 업데이트하거나 패치가 적용된 지원 버전을 사용하십시오.
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 2.6.0 미만인지 확인하여 취약 여부를 판단합니다.
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'