Vulnerabilità: CVE-2020-15210

In tensorflow-lite prima versione 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 e 2.3.1, se un TFLite salvate modello utilizza lo stesso tensore sia come ingresso e uscita di un operatore, quindi, a seconda dell’operatore , possiamo osservare un errore di segmentazione o semplicemente corruzione della memoria. Abbiamo patchato la questione in d58c96946b e rilasceremo cerotto rilascia per tutte le versioni tra 1,15 e 2,3. Si consiglia agli utenti di eseguire l’aggiornamento a tensorflow 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 o 2.3.1.


https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-x9j7-x98r-r4w2
https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-x9j7-x98r-r4w2
https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/d58c96946b2880991d63d1dacacb32f0a4dfa453
https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/d58c96946b2880991d63d1dacacb32f0a4dfa453
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.1
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.1
http://lists.opensuse.org/opensuse-security-announce/2020-10/msg00065.html
https://cve.mitre.org/cgi-bin/cvename.cgi?name=CVE-2020-15210


E' possibile lasciare un commento come utenti registrati al sito, accedendo tramite social, account wordpress oppure come utenti anonimi. Nel caso in cui si desideri lasciare un commento come utenti anonimi si verrà avvisati via email di un'eventuale risposta solo se si inserisce l'indirizzo email (facoltativo). L'inserimento di qualsiasi dato nei campi dei commenti è totalmente facoltativo. Chiunque decida di inserire un qualsiasi dato accetta il trattamento di questi ultimi per i fini inerenti al servizio ovvero la risposta al commento e le comunicazioni strettamente necessarie.


Rispondi