Denial of Service in Tensorflow
Uma falha no TensorFlow permite que atacantes corrompam ou travem o sistema ao carregar arquivos de modelo malformados, afetando serviços que dependem do TensorFlow para executar modelos de aprendizado de máquina. Isso pode derrubar aplicações que usam esses serviços.
Validação inadequada (CWE-20) na desserialização do protocolo SavedModel do TensorFlow: arquivos de modelo malformados com nomes de chaves obrigatórias alterados causam falhas de segmentação e corrupção de memória durante o carregamento. Vetor de ataque é upload de arquivo não confiável (local ou remoto); pré-condição é o serviço processar artefatos de modelo não confiáveis; impacto inclui negação de serviço e possível corrupção de dados em pipelines de inferência.
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