CVE-2020-15202
Integer truncation in Shard API usage
Em resumo
O TensorFlow tem um erro na API Shard onde funções que recebem números inteiros de 64 bits recebem números de 32 bits, causando perda de dados ao processar grandes volumes de trabalho. Isso pode resultar em falhas, corrupção de memória ou leitura/escrita em locais errados.
Detalhe técnico
Vulnerabilidade de truncamento de inteiro na API Shard do TensorFlow ocorre quando lambdas com parâmetros int32 são passados em vez de int64 requeridos; quando a carga de trabalho parallelizada excede o intervalo de 32 bits, o truncamento causa acesso fora dos limites de heap, overflow de pilha ou corrupção de memória. Requer versões do TensorFlow anteriores a 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 ou 2.3.1 com chamadas Shard afetadas.
Resumo gerado e traduzido por IA a partir da descrição oficial.
In Tensorflow before versions 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 and 2.3.1, the `Shard` API in TensorFlow expects the last argument to be a function taking two `int64` (i.e., `long long`) arguments. However, there are several places in TensorFlow where a lambda taking `int` or `int32` arguments is being used. In these cases, if the amount of work to be parallelized is large enough, integer truncation occurs. Depending on how the two arguments of the lambda are used, this can result in segfaults, read/write outside of heap allocated arrays, stack overflows, or data corruption. The issue is patched in commits 27b417360cbd671ef55915e4bb6bb06af8b8a832 and ca8c013b5e97b1373b3bb1c97ea655e69f31a575, and is released in TensorFlow versions 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, or 2.3.1.
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:C/C:H/I:H/A:H