Falsificación de Solicitud de Página (SSRF) en el Servidor MLflow

La vulnerabilidad SSRF en MLflow permite a un atacante realizar solicitudes a recursos internos que normalmente no serían accesibles desde el exterior. Esto significa que un atacante podría, por ejemplo, escanear la red interna en busca de servicios expuestos, acceder a bases de datos internas o incluso interactuar con servicios de administración de la nube como AWS. En un entorno de AWS, la explotación exitosa de esta vulnerabilidad podría llevar a la ejecución remota de código, comprometiendo completamente la instancia. La severidad crítica de la vulnerabilidad se debe a la facilidad de explotación y el potencial impacto en la confidencialidad, integridad y disponibilidad del sistema.

Organizations deploying MLflow within AWS environments are particularly at risk, as the SSRF vulnerability can be exploited to gain access to AWS metadata and potentially achieve remote code execution. Teams relying on MLflow for model tracking and deployment, especially those with internal HTTP(s) services accessible from the MLflow server, should prioritize patching.

• python / mlflow:

import mlflow
import requests

try:
    response = mlflow.tracking.MlflowClient().tracking_service.get_endpoints()
    print(response)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"Error: {e}")

• linux / server:

journalctl -u mlflow -g 'SSRF' | grep -i error

• generic web:

curl -I <mlflow_endpoint>/some/internal/resource

1. 2023-12-20Disclosure

   disclosure

2. 2023-12-20Patch

   patch

1. Reservado2023-12-20
2. Publicada2023-12-20
3. Modificada2025-02-14
4. EPSS actualizado2026-04-02

La mitigación principal para CVE-2023-6974 es actualizar a MLflow versión 2.9.2 o superior, donde la vulnerabilidad ha sido corregida. Si la actualización inmediata no es posible, se recomienda implementar medidas de seguridad adicionales. Restrinja el acceso de red desde la instancia de MLflow a solo los recursos necesarios. Implemente reglas de firewall para bloquear el tráfico saliente hacia direcciones IP y puertos no autorizados. Considere el uso de un proxy inverso para inspeccionar y filtrar el tráfico saliente. Después de la actualización, confirme la mitigación verificando que las solicitudes a recursos internos estén correctamente restringidas y que no se puedan realizar solicitudes no autorizadas.