CVE-2026-2651
KrytyczneCVSS 9.0Prawdopodobieństwo exploitacji (EPSS)
Niskie ryzykoPercentyl 27 - wyżej niż 27% wszystkich znanych CVE
Streszczenie
Podatność w MLflow w wersjach do 3.10.1.dev0 umożliwia nieautoryzowany dostęp do endpointów przesyłania wieloczęściowego (MPU) przy włączonym trybie `--serve-artifacts`. Logika autoryzacji nie wymusza sprawdzania uprawnień na poziomie zasobów dla endpointów `/mlflow-artifacts/mpu/*`, co pozwala atakującym nadpisywać artefakty innych użytkowników. Może to prowadzić do nieautoryzowanego zapisu między użytkownikami, zatrucia łańcucha dostaw modeli oraz zdalnego wykonania kodu po załadowaniu skompromitowanych modeli.
Ocena ryzyka
Ryzyko obejmuje nieautoryzowany dostęp do danych, możliwość zatrucia modeli używanych w produkcji oraz potencjalne przejęcie systemu poprzez wykonanie złośliwego kodu. Organizacje korzystające z MLflow w trybie `--serve-artifacts` są narażone na naruszenie integralności i poufności danych.
Rekomendacja
Należy natychmiast zaktualizować MLflow do wersji 3.10.0 lub nowszej. Jeśli aktualizacja nie jest możliwa, należy wyłączyć tryb `--serve-artifacts` i ograniczyć dostęp do endpointów MPU za pomocą zapory sieciowej lub list kontroli dostępu.
Inne podatności w MLflow
Zobacz wszystkie- CVE-2026-2393Wysokie
W wersjach MLflow przed 3.9.0 występuje podatność typu Server-Side Request Forgery (SSRF). Funkcja `_create_webhook()` akceptuje parametr `url` kontrolowany przez użytkownika bez walidacji, co pozwala atakującemu na wymuszenie wysyłania żądań HTTP do wewnętrznych usług lub zewnętrznych serwerów.
- CVE-2026-64849KrytyczneAktywnie exploitowane
MLflow w wersjach od 3.3.0 do 3.15.0 zawiera podatność SSRF w nieuwierzytelnionym punkcie końcowym POST /api/2.0/mlflow/webhooks/{id}/test. Walidacja adresu URL odbywa się tylko dla oryginalnego adresu, a mechanizm dostarczania webhooków podąża za przekierowaniami i ponownie rozwiązuje nazwę hosta bez przypięcia zwalidowanego adresu. Atakujący może dzięki temu dotrzeć do wewnętrznych usług lub usług metadanych chmury i odczytać response_status oraz response_body.
- CVE-2026-2611Krytyczne
W MLflow w wersji 3.9.0 funkcja Asystenta MLflow zawiera podatność polegającą na nieprawidłowej walidacji pochodzenia żądań w punktach końcowych /ajax-api. Umożliwia to zdalnemu atakującemu wykorzystanie żądań międzyoriginowych ze złośliwej strony internetowej do interakcji z Asystentem MLflow działającym na lokalnym komputerze ofiary.
- CVE-2026-0545Krytyczne
W mlflow/mlflow endpointy FastAPI dla zadań pod `/ajax-api/3.0/jobs/*` nie są chronione uwierzytelnianiem ani autoryzacją, gdy włączona jest aplikacja `basic-auth`. Nawet jeśli włączono uwierzytelnianie podstawowe, każdy klient sieciowy może bez poświadczeń przesyłać, odczytywać, wyszukiwać i anulować zadania.
- CVE-2025-15379Krytyczne
W MLflow w wersji 3.8.0 wykryto podatność na wstrzykiwanie poleceń w kodzie inicjalizującym kontener serwowania modeli. Funkcja `_install_model_dependencies_to_env()` bezpośrednio interpoluje zależności z pliku `python_env.yaml` do polecenia powłoki bez sanityzacji, co umożliwia atakującemu wykonanie dowolnych poleceń poprzez dostarczenie złośliwego artefaktu modelu.
- CVE-2025-15036Krytyczne
W bibliotece mlflow przed wersją 3.7.0 wykryto podatność na ścieżkę przejścia (path traversal) w funkcji `extract_archive_to_dir`. Brak walidacji ścieżek wewnątrz archiwum tar pozwala atakującemu na nadpisanie dowolnych plików lub eskalację uprawnień.
- CVE-2025-15031Krytyczne
Podatność w procesie ekstrakcji pyfunc w MLflow umożliwia zapis dowolnych plików z powodu nieprawidłowego obsługiwania wpisów archiwum tar. Użycie `tarfile.extractall` bez walidacji ścieżki pozwala spreparowanym plikom tar.gz zawierającym `..` lub ścieżki absolutne na opuszczenie docelowego katalogu ekstrakcji.
- CVE-2026-96804Wysokie
Flavor statsmodel w MLflow, wersje od 2.1.0 do 3.14.0, całkowicie pomija kontrolę bezpieczeństwa MLFLOW_ALLOW_PICKLE_DESERIALIZATION=False w funkcji _load_model(), co pozwala zdalnemu atakującemu na wykonanie dowolnego kodu poprzez spreparowany artefakt MLmodel.
- CVE-2026-96775Wysokie
Flavor dspy w MLflow w wersjach >= 2.0 stosuje kontrolę bezpieczeństwa MLFLOW_ALLOW_PICKLE_DESERIALIZATION=False tylko wtedy, gdy model_path kończy się na .pkl, co pozwala zdalnemu atakującemu na wykonanie dowolnego kodu za pomocą spreparowanego artefaktu MLmodel.
- CVE-2026-79721Wysokie
Wykonanie kodu może wystąpić w wersjach platformy MLflow od wersji 0.0.1 lub nowszych, umożliwiając złośliwie spreparowanemu artefaktowi modelu wykonanie dowolnego kodu na systemie użytkownika końcowego po załadowaniu przez projekt.
Oryginalny opis (angielski, źródło NVD)
A vulnerability in MLflow versions <=3.10.1.dev0 allows unauthorized access to multipart upload (MPU) endpoints when the `--serve-artifacts` mode is enabled. The authorization logic does not enforce resource-level permission checks for `/mlflow-artifacts/mpu/*` endpoints, enabling attackers to overwrite artifacts belonging to other users. This can lead to unauthorized cross-user writes, model supply chain poisoning, and arbitrary code execution when compromised models are loaded. The issue is resolved in version 3.10.0.
Dane podatności pochodzą z NVD (NIST) · CISA KEV · EPSS