一、 漏洞 CVE-2022-35959 基础信息
漏洞标题
在TensorFlow中的`CHECK`失败在`AvgPool3DGrad`中
来源：AIGC 神龙大模型
漏洞描述信息
在TensorFlow中的`AvgPool3DGrad`中出现的`CHECK`失败
来源：AIGC 神龙大模型
CVSS信息
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H
来源：AIGC 神龙大模型
漏洞类别
N/A
来源：AIGC 神龙大模型
漏洞标题
`CHECK` failures in `AvgPool3DGrad` in TensorFlow
来源：美国国家漏洞数据库 NVD
漏洞描述信息
TensorFlow is an open source platform for machine learning. The implementation of `AvgPool3DGradOp` does not fully validate the input `orig_input_shape`. This results in an overflow that results in a `CHECK` failure which can be used to trigger a denial of service attack. We have patched the issue in GitHub commit 9178ac9d6389bdc54638ab913ea0e419234d14eb. The fix will be included in TensorFlow 2.10.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.9.1, TensorFlow 2.8.1, and TensorFlow 2.7.2, as these are also affected and still in supported range. There are no known workarounds for this issue.
来源：美国国家漏洞数据库 NVD
CVSS信息
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H
来源：美国国家漏洞数据库 NVD
漏洞类别
可达断言
来源：美国国家漏洞数据库 NVD
漏洞标题
Google TensorFlow 安全漏洞
来源：中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
漏洞描述信息
Google TensorFlow是美国谷歌（Google）公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 Google TensorFlow 存在安全漏洞，该漏洞源于 AvgPool3DGradOp 的实现没有完全验证输入 orig_input_shape 。这会导致溢出，导致断言失败，可用于触发拒绝服务攻击。该漏洞将在 2.10.0 版本， 2.9.1 版本， 2.8.1 版本， 2.7.2 版本中得到修复。
来源：中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
CVSS信息
N/A
来源：中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
漏洞类别
其他
来源：中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
二、漏洞 CVE-2022-35959 的公开POC
# POC 描述 源链接 神龙链接
三、漏洞 CVE-2022-35959 的情报信息