Coba model Gemini 1.5, model multimodal terbaru di Vertex AI, dan lihat model yang dapat Anda bangun dengan jendela konteks hingga 2 juta token. Coba model Gemini 1.5, model multimodal terbaru di Vertex AI, dan lihat model yang dapat Anda bangun dengan jendela konteks hingga 2 juta token.

Buletin keamanan

Berikut adalah penjelasan semua buletin keamanan yang terkait dengan Vertex AI.

Untuk mendapatkan buletin keamanan terbaru, lakukan salah satu hal berikut:

Tambahkan URL halaman ini ke pembaca feed.

Tambahkan URL feed langsung ke pembaca feed:

https://cloud.google.com/feeds/vertex-ai-security-bulletins.xml

GCP-2023-036

Dipublikasikan: 30-10-2023

Deskripsi	Keparahan	Notes
Deep Learning VM Image adalah kumpulan image mesin virtual dalam bentuk paket dengan framework deep learning yang siap digunakan. Baru-baru ini, kerentanan operasi tulis di luar batas ditemukan dalam fungsi `ReadHuffmanCodes()` di library `libwebp`. Hal ini dapat memengaruhi gambar yang menggunakan library ini. Google Cloud terus memindai image yang dipublikasikan secara publik dan mengupdate paket untuk memastikan distro yang di-patch disertakan dalam rilis terbaru yang tersedia untuk diadopsi oleh pelanggan. Deep Learning VM Image telah diupdate untuk memastikan bahwa image VM terbaru menyertakan distro yang di-patch. Pelanggan yang mengadopsi image VM terbaru tidak akan terkena kerentanan ini. Apa yang sebaiknya saya lakukan? Pelanggan Google Cloud yang menggunakan image VM yang dipublikasikan harus memastikan bahwa mereka mengadopsi image terbaru dan lingkungan mereka sudah yang terbaru sesuai dengan model tanggung jawab bersama. CVE-2023-4863 dapat dieksploitasi oleh penyerang untuk mengeksekusi kode arbitrer. Kerentanan ini diidentifikasi di Google Chrome sebelum versi 116.0.5845.187 dan di `libwebp` sebelum versi 1.3.2 serta dicantumkan di CVE-2023-4863.	Tinggi	CVE-2023-4863

Deskripsi

Keparahan

Notes

Deep Learning VM Image adalah kumpulan image mesin virtual dalam bentuk paket dengan framework deep learning yang siap digunakan. Baru-baru ini, kerentanan operasi tulis di luar batas ditemukan dalam fungsi `ReadHuffmanCodes()` di library `libwebp`. Hal ini dapat memengaruhi gambar yang menggunakan library ini.

Google Cloud terus memindai image yang dipublikasikan secara publik dan mengupdate paket untuk memastikan distro yang di-patch disertakan dalam rilis terbaru yang tersedia untuk diadopsi oleh pelanggan. Deep Learning VM Image telah diupdate untuk memastikan bahwa image VM terbaru menyertakan distro yang di-patch. Pelanggan yang mengadopsi image VM terbaru tidak akan terkena kerentanan ini.

Apa yang sebaiknya saya lakukan?

Pelanggan Google Cloud yang menggunakan image VM yang dipublikasikan harus memastikan bahwa mereka mengadopsi image terbaru dan lingkungan mereka sudah yang terbaru sesuai dengan model tanggung jawab bersama.

CVE-2023-4863 dapat dieksploitasi oleh penyerang untuk mengeksekusi kode arbitrer. Kerentanan ini diidentifikasi di Google Chrome sebelum versi 116.0.5845.187 dan di `libwebp` sebelum versi 1.3.2 serta dicantumkan di CVE-2023-4863.

Tinggi

CVE-2023-4863

GCP-2023-029

Dipublikasikan: 03-10-2023

Deskripsi Keparahan Catatan

Deskripsi	Keparahan	Catatan
TorchServe digunakan untuk menghosting model machine learning PyTorch untuk prediksi online. Vertex AI menyediakan container penayangan model PyTorch bawaan yang bergantung pada TorchServe. Kerentanan baru-baru ini ditemukan di TorchServe yang memungkinkan penyerang mengontrol deployment TorchServe jika API pengelolaan modelnya terekspos. Pelanggan dengan model PyTorch yang di-deploy ke prediksi online Vertex AI tidak terpengaruh oleh kerentanan ini, karena Vertex AI tidak mengekspos API pengelolaan model TorchServe. Pelanggan yang menggunakan TorchServe di luar Vertex AI harus melakukan tindakan pencegahan untuk memastikan deployment mereka disiapkan dengan aman. Apa yang sebaiknya saya lakukan? Pelanggan Vertex AI dengan model yang di-deploy menggunakan container penayangan PyTorch bawaan Vertex AI tidak perlu melakukan tindakan apa pun untuk mengatasi kerentanan tersebut, karena deployment Vertex AI tidak mengekspos server pengelolaan TorchServe ke internet. Pelanggan yang menggunakan container PyTorch bawaan dalam konteks lain, atau yang menggunakan distribusi TorchServe yang dibuat khusus atau dari pihak ketiga harus melakukan hal berikut: Pastikan API pengelolaan model TorchServe tidak terekspos ke internet. API pengelolaan model dapat dibatasi untuk akses lokal hanya dengan memastikan bahwa `management_address` terikat dengan `127.0.0.1`. Gunakan setelan `allowed_urls` untuk memastikan bahwa model hanya dapat dimuat dari sumber yang diinginkan. Upgrade TorchServe ke versi 0.8.2, yang mencakup mitigasi untuk masalah ini, sesegera mungkin. Sebagai tindakan pencegahan, Vertex AI akan merilis container bawaan tetap pada 13-10-2023. Kerentanan apa yang ditangani? API pengelolaan TorchServe terikat pada `0.0.0.0` secara default di sebagian besar image Docker TorchServe, termasuk yang dirilis oleh Vertex AI, sehingga dapat diakses oleh permintaan eksternal. Alamat IP default untuk API pengelolaan diubah menjadi `127.0.0.1` di TorchServe 0.8.2, sehingga dapat memitigasi masalah ini. CVE-2023-43654 dan CVE-2022-1471 memungkinkan pengguna dengan akses ke API pengelolaan dapat memuat model dari sumber arbitrer dan mengeksekusi kode dari jarak jauh. Mitigasi untuk kedua masalah ini tercakup dalam TorchServe 0.8.2: jalur eksekusi kode jarak jauh akan dihapus, dan peringatan akan dimunculkan jika nilai default untuk `allowed_urls` digunakan.	Tinggi	CVE-2023-43654, CVE-2022-1471

TorchServe digunakan untuk menghosting model machine learning PyTorch untuk prediksi online. Vertex AI menyediakan container penayangan model PyTorch bawaan yang bergantung pada TorchServe. Kerentanan baru-baru ini ditemukan di TorchServe yang memungkinkan penyerang mengontrol deployment TorchServe jika API pengelolaan modelnya terekspos. Pelanggan dengan model PyTorch yang di-deploy ke prediksi online Vertex AI tidak terpengaruh oleh kerentanan ini, karena Vertex AI tidak mengekspos API pengelolaan model TorchServe. Pelanggan yang menggunakan TorchServe di luar Vertex AI harus melakukan tindakan pencegahan untuk memastikan deployment mereka disiapkan dengan aman.

Apa yang sebaiknya saya lakukan?

Pelanggan Vertex AI dengan model yang di-deploy menggunakan container penayangan PyTorch bawaan Vertex AI tidak perlu melakukan tindakan apa pun untuk mengatasi kerentanan tersebut, karena deployment Vertex AI tidak mengekspos server pengelolaan TorchServe ke internet.

Pelanggan yang menggunakan container PyTorch bawaan dalam konteks lain, atau yang menggunakan distribusi TorchServe yang dibuat khusus atau dari pihak ketiga harus melakukan hal berikut:

Pastikan API pengelolaan model TorchServe tidak terekspos ke internet. API pengelolaan model dapat dibatasi untuk akses lokal hanya dengan memastikan bahwa management_address terikat dengan 127.0.0.1.
Gunakan setelan allowed_urls untuk memastikan bahwa model hanya dapat dimuat dari sumber yang diinginkan.
Upgrade TorchServe ke versi 0.8.2, yang mencakup mitigasi untuk masalah ini, sesegera mungkin. Sebagai tindakan pencegahan, Vertex AI akan merilis container bawaan tetap pada 13-10-2023.

Kerentanan apa yang ditangani?

API pengelolaan TorchServe terikat pada 0.0.0.0 secara default di sebagian besar image Docker TorchServe, termasuk yang dirilis oleh Vertex AI, sehingga dapat diakses oleh permintaan eksternal. Alamat IP default untuk API pengelolaan diubah menjadi 127.0.0.1 di TorchServe 0.8.2, sehingga dapat memitigasi masalah ini.

CVE-2023-43654 dan CVE-2022-1471 memungkinkan pengguna dengan akses ke API pengelolaan dapat memuat model dari sumber arbitrer dan mengeksekusi kode dari jarak jauh. Mitigasi untuk kedua masalah ini tercakup dalam TorchServe 0.8.2: jalur eksekusi kode jarak jauh akan dihapus, dan peringatan akan dimunculkan jika nilai default untuk allowed_urls digunakan.

Tinggi

CVE-2023-43654, CVE-2022-1471