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摘要：據(jù)公告稱，和的包裝庫使用了不安全的函數(shù)來反序列化編碼的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。簡單來看，序列化將對象轉(zhuǎn)換為字節(jié)流。據(jù)悉，本次漏洞影響與版本，的到版本均受影響。作為解決方案，在宣布棄用之后，團(tuán)隊(duì)建議開發(fā)者以替代序列化，或使用序列化作為替代。
TensorFlow，作為一個主流的開源 Python 庫，最初由 Google 開發(fā)用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，逐漸成為 GitHub 頂級開源 TOP 10 項(xiàng)目之一。
近日，Google TensorFlow 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)宣布了一項(xiàng)重大的改變，由于存在一個關(guān)鍵代碼執(zhí)行漏洞，其取消對另一種標(biāo)記語言 YAML 的支持。TensorFlow 團(tuán)隊(duì)表示，鑒于 YAML 支持需要大量工作，因此暫時刪除了 YAML。
YAML 是一種可讀性高，用來表達(dá)資料序列化的格式。開發(fā)者常用 YAML 作為通用格式來存儲數(shù)據(jù)并在進(jìn)程和應(yīng)用程序之間傳遞對象。據(jù) GitHub 公告稱，TensorFlow 和 Keras（TensorFlow 的包裝庫）使用了不安全的函數(shù)來反序列化 YAML 編碼的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
上文所提及的不安全函數(shù)指的是 “yaml.unsafe_load()”函數(shù)（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/460e000de3a83278fb00b61a16d161b1964f15f4/tensorflow/python/keras/saving/model_config.py#L100），其中“unsafe_load”函數(shù)可以相當(dāng)自由地反序列化 YAML 數(shù)據(jù)，它能夠解析所有標(biāo)簽，“即使是那些在不受信任的輸入上不安全的標(biāo)簽”。
而這樣的漏洞會帶來怎樣的后果？
事實(shí)上，在理想情況下，“unsafe_load”應(yīng)該只在沒有任何惡意內(nèi)容的可信源輸入上調(diào)用。反之，攻擊者可以利用反序列化機(jī)制，通過在尚未序列化的 YAML 數(shù)據(jù)中注入惡意負(fù)載來執(zhí)行他們選擇的代碼。
對此，安全研究人員追蹤發(fā)現(xiàn)，這個關(guān)鍵漏洞可使攻擊者能夠在應(yīng)用程序反序列化以 YAML 格式提供的 Keras 模型時執(zhí)行任意代碼，其將該漏洞稱之為 CVE-2021-37678。
簡單來看，序列化將對象轉(zhuǎn)換為字節(jié)流。反序列化則可以視為與序列化相反的過程，其中使用字節(jié)流在內(nèi)存中重新創(chuàng)建實(shí)際的 Java 對象。因此，當(dāng)不受信任的數(shù)據(jù)被用來濫用應(yīng)用程序的邏輯時，就會發(fā)生不安全的反序列化。
當(dāng)應(yīng)用程序讀取反序列化數(shù)據(jù)后，或造成應(yīng)用程序崩潰，導(dǎo)致拒絕服務(wù) (DoS) 條件，甚至帶來更為糟糕的結(jié)果，即執(zhí)行攻擊者的任意代碼。
最初該漏洞由安全研究員 Arjun Shibu 發(fā)現(xiàn)，并上報給了 TensorFlow 項(xiàng)目的維護(hù)者。
來自 Coalfire 的管理負(fù)責(zé)人 Andrew Barratt 解釋稱，只要大多數(shù)高級語言支持基于對象的數(shù)據(jù)格式，反序列化錯誤就一直存在，甚至出現(xiàn)在解析數(shù)據(jù)流以獲取常見結(jié)構(gòu)之前。Barratt 說，使用常見結(jié)構(gòu)化格式的處理對象往往需要訪問大塊內(nèi)存，因此解析過程中的錯誤總是會導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄漏到內(nèi)存區(qū)域，攻擊者可能會操縱這些區(qū)域以進(jìn)行遠(yuǎn)程代碼執(zhí)行。
此次，這個 YAML 反序列化漏洞的嚴(yán)重性被標(biāo)記為 9.3 等級，影響范圍較為廣泛。據(jù)悉，本次漏洞影響 TensorFlow 2.3.2、2.4.2 與 2.5.0 版本，Keras 的 0.1.0 到 2.6.0 版本均受影響。
作為解決方案，在宣布棄用 YAML 之后，TensorFlow 團(tuán)隊(duì)建議開發(fā)者以 JSON 替代 YAML 序列化，或使用 H5 序列化作為替代。與此同時，TensorFlow 官方有望在 2.6.0 版本中修復(fù)該漏洞，屆時，也早期版本如 2.5.1、2.4.3 和 2.3.4 也會進(jìn)行修復(fù)。
最后值得注意的是，TensorFlow 并不是第一個或唯一一個使用 YAML 的unsafe_load 的項(xiàng)目，該函數(shù)在 GitHub 的 Python 項(xiàng)目中相當(dāng)普遍，對此，一些開發(fā)者建議道，這些項(xiàng)目應(yīng)及時解決這個問題，使用這些項(xiàng)目的開發(fā)人員也應(yīng)注意安全。
參考：https://www.bleepingcomputer.com/news/security/googles-tensorflow-drops-yaml-support-due-to-code-execution-flaw/
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