🇰🇷 한글 설명
ONNX(Open Neural Network Exchange) 1.4.0부터 1.22.0 이전 버전에서 ScanInferenceFunction 계열 함수들이 필수 속성 num_scan_inputs를 안전하게 검증하지 않습니다. 속성이 없으면 널 포인터 역참조가 발생하고, 음수 값은 size_t로 변환되어 비정상적으로 큰 메모리 할당 경로에 도달할 수 있습니다. 이로 인해 신뢰할 수 없는 모델이 형상 추론(shape inference)을 중단시키거나 방해할 수 있으며, 음수 값을 가진 모델은 onnx.checker.check_model() 검사도 통과할 수 있습니다. 1.22.0 버전에서 수정되었습니다.
💡 쉬운 설명
ONNX라는 인공지능 모델 교환 도구에 결함이 있어, 악성으로 조작된 AI 모델 파일을 열면 프로그램이 멈추거나 오작동할 수 있습니다. 해당 도구를 1.22.0 이상으로 업데이트하면 문제가 해결됩니다.
🇺🇸 원문 (English)
Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard for machine learning interoperability. From 1.4.0 until 1.22.0, ScanInferenceFunction, ScanInferenceFunction_opset8, and ScanInferenceFunction_opset9 do not safely validate the required num_scan_inputs attribute. A missing attribute is dereferenced as a null pointer, while a negative value is converted to size_t and can reach an exceptional oversized allocation path. An untrusted model can therefore terminate or disrupt shape inference, including a negative-value model that can pass onnx.checker.check_model(). This issue is fixed in version 1.22.0.
📍 영향받는 시스템
ONNX 1.4.0 이상 1.22.0 미만 버전을 사용하는 ML 시스템 및 애플리케이션
⚔️ 공격 벡터
공격자가 num_scan_inputs 속성을 누락하거나 음수로 설정한 악성 ONNX 모델 파일을 대상 시스템에 제공하여 형상 추론 과정을 중단시킵니다.
🛡️ 대응 방법
ONNX 패키지를 1.22.0 이상으로 업그레이드하고(pip install --upgrade onnx>=1.22.0), 신뢰할 수 없는 출처의 모델 로딩을 피합니다.
🔧 검증 코드
출력된 버전이 1.4.0 이상 1.22.0 미만이면 취약하며, 1.22.0 이상이면 수정된 버전입니다.
pip show onnx 2>/dev/null | grep -i '^version'