Vulnerabilidad de Ejecución Remota de Código por Recorrido de Directorio en la Creación de Modelos del Servidor de Seguimiento MLflow

La vulnerabilidad de RCE en MLflow Tracking Server representa un riesgo significativo. Un atacante puede explotar esta falla para ejecutar comandos arbitrarios en el servidor, obteniendo control total sobre el sistema. Esto podría resultar en la exfiltración de datos sensibles, la modificación de modelos de machine learning, la instalación de malware o el uso del servidor como punto de apoyo para ataques a otros sistemas en la red. La falta de autenticación necesaria para la explotación amplifica el riesgo, ya que cualquier atacante externo puede intentar aprovecharse de esta vulnerabilidad. La ejecución de código en el contexto de la cuenta de servicio podría permitir el acceso a recursos con privilegios elevados.

Organizations heavily reliant on MLflow for model tracking and deployment are particularly at risk. This includes data science teams, machine learning engineers, and companies deploying machine learning models in production environments. Shared hosting environments where multiple users share the same MLflow instance are also at increased risk, as a compromised model could potentially affect other users.

• python / mlflow:

import os
import subprocess

def check_mlflow_version():
    try:
        result = subprocess.run(['mlflow', '--version'], capture_output=True, text=True, check=True)
        version = result.stdout.strip()
        if version <= '3.0.0rc3':
            print(f"MLflow version is vulnerable: {version}")
        else:
            print(f"MLflow version is patched: {version}")
    except FileNotFoundError:
        print("MLflow is not installed.")
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        print(f"Error checking MLflow version: {e}")

check_mlflow_version()

• linux / server: journalctl filters for suspicious process executions within the MLflow Tracking Server directory.

journalctl -u mlflow-tracking-server -g 'path=/path/to/mlflow/models/'

1. 2025-10-29Disclosure

   disclosure

2. 2025-10-29Patch

   patch

1. Reservado2025-09-30
2. Publicada2025-10-29
3. Modificada2025-12-05
4. EPSS actualizado2026-03-23

La mitigación principal para CVE-2025-11201 es actualizar a la versión 3.0.0 de MLflow Tracking Server, que incluye la corrección de la vulnerabilidad. Si la actualización inmediata no es posible, se recomienda implementar medidas de seguridad adicionales. Restrinja el acceso al servidor MLflow Tracking Server a solo usuarios y sistemas autorizados. Implemente reglas en un firewall de aplicaciones web (WAF) para bloquear solicitudes que intenten manipular las rutas de archivos. Monitoree los registros del servidor en busca de patrones sospechosos, como intentos de ejecución de comandos no autorizados. Después de la actualización, confirme la corrección verificando que las rutas de archivos se validen correctamente durante la creación de modelos.