CVE-2021-37652

TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. En las versiones afectadas, la implementación "tf.raw_ops.BoostedTreesCreateEnsemble" puede dar lugar a un error de uso de memoria previamente liberada si un atacante suministra argumentos especialmente diseñados. La [implementación](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/f24faa153ad31a4b51578f8181d3aaab77a1ddeb/tensorflow/core/kernels/boosted_trees/resource_ops.cc#L55) usa un recurso contado por referencias y decrementa el refcount si ocurre un fallo en la inicialización, como debería. Sin embargo, cuando se escribió el código, el recurso se representaba como un puntero desnudo, pero la refactorización posterior lo ha cambiado a un puntero inteligente. Así, cuando el puntero abandona el ámbito, se produce una "liberación" posterior del recurso, pero ésta no presenta en cuenta que el refcount ya ha llegado a 0, por lo que el recurso ya ha sido liberado. Durante este proceso de doble liberación, se accede a los miembros del objeto recurso para su limpieza, pero no son válidos ya que todo el recurso ha sido liberado. Hemos parcheado el problema en el commit 5ecec9c6fbdbc6be03295685190a45e7eee726ab de GitHub. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.6.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.5.1, TensorFlow versión 2.4.3, y TensorFlow versión 2.3.4, ya que estos también están afectados y todavía están en el rango de soporte.