🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 LSH 구현부에서 0으로 나누기 오류를 유발하는 TFLite 모델을 생성할 수 있는 취약점입니다. 공격자가 조작된 모델을 통해 프로그램의 비정상적인 동작을 유도할 수 있습니다. 이 문제는 TensorFlow 2.6.0 및 특정 이전 버전의 패치를 통해 해결되었습니다.
💡 쉬운 설명
특수하게 만들어진 인공지능 모델 파일을 실행하면 프로그램이 계산 오류를 일으키며 멈출 수 있는 문제입니다. 수학적으로 불가능한 '0으로 나누기' 계산을 강제로 시켜 시스템을 방해하는 방식입니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. In affected versions an attacker can craft a TFLite model that would trigger a division by zero error in LSH [implementation](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/149562d49faa709ea80df1d99fc41d005b81082a/tensorflow/lite/kernels/lsh_projection.cc#L118). We have patched the issue in GitHub commit 0575b640091680cfb70f4dd93e70658de43b94f9. The fix will be included in TensorFlow 2.6.0. We will also cherrypick thiscommit 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 TFLite 모델 파일을 시스템에 입력하여 LSH 커널의 0으로 나누기 오류 유발
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.6.0 이상 버전으로 업데이트하거나 패치가 적용된 2.5.1, 2.4.3, 2.3.4 버전으로 업데이트
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 2.6.0 이상인지 확인하거나 패치된 버전(2.5.1, 2.4.3, 2.3.4)인지 확인합니다.
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'