🇰🇷 한글 설명
TensorFlow의 Transpose 함수를 위한 형상 추론(shape inference) 기능에서 힙 버퍼 오버플로 취약점이 발견되었습니다. perm 인자에 음수 요소가 포함될 경우 인덱스 유효성을 검증하지 않아 발생하며, TensorFlow 2.7.0 버전에서 수정될 예정입니다.
💡 쉬운 설명
머신러닝 도구인 TensorFlow에서 데이터를 재배열할 때 잘못된 숫자를 입력하면 메모리 오류가 발생할 수 있는 문제입니다. 이로 인해 프로그램이 비정정상적으로 종료되거나 보안 문제가 생길 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
TensorFlow is an open source platform for machine learning. In affected versions the shape inference function for `Transpose` is vulnerable to a heap buffer overflow. This occurs whenever `perm` contains negative elements. The shape inference function does not validate that the indices in `perm` are all valid. The fix will be included in TensorFlow 2.7.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.6.1, TensorFlow 2.5.2, and TensorFlow 2.4.4, as these are also affected and still in supported range.
📍 영향받는 시스템
TensorFlow 2.7.0 미만 버전 (2.6.1, 2.5.2, 2.4.4 포함)
⚔️ 공격 벡터
Transpose 함수의 perm 인자에 유효하지 않은 음수 값을 전달하여 메모리 오버플로 유도
🛡️ 대응 방법
TensorFlow를 2.7.0 이상 버전으로 업데이트하거나, 지원되는 최신 패치 버전(2.6.1, 2.5.2, 2.4.4 등)으로 업데이트
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 2.7.0 미만인지 확인하여 취약 여부를 판단합니다.
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'