MLflow tiene una inyección de comandos en mlflow/sagemaker/__init__.py

La inyección de comandos en MLflow permite a un atacante comprometer el sistema donde se ejecuta MLflow. Un atacante podría explotar esta vulnerabilidad para ejecutar comandos arbitrarios con los privilegios del usuario que ejecuta MLflow, lo que podría resultar en la exfiltración de datos sensibles, la instalación de malware o el control total del sistema. El riesgo es particularmente alto en entornos de CI/CD, donde los scripts automatizados podrían ser manipulados para ejecutar código malicioso. La vulnerabilidad afecta tanto a entornos de desarrollo locales como a despliegues en la nube, ampliando significativamente el potencial de daño. Esta vulnerabilidad es similar en concepto a otras vulnerabilidades de inyección de comandos, donde la falta de validación de la entrada del usuario permite la ejecución de código no deseado.

Organizations heavily reliant on MLflow for machine learning model management, particularly those using it in CI/CD pipelines or cloud deployments, are at significant risk. Shared hosting environments where multiple users have access to the MLflow CLI are also vulnerable, as an attacker could potentially exploit the vulnerability on behalf of another user.

• python / mlflow:

import subprocess
import os

def check_mlflow_version():
    try:
        result = subprocess.check_output(['mlflow', '--version'], stderr=subprocess.STDOUT)
        version = result.decode('utf-8').strip()
        if version <= '3.7.0rc0':
            print(f"MLflow version is vulnerable: {version}")
        else:
            print(f"MLflow version is not vulnerable: {version}")
    except FileNotFoundError:
        print("MLflow is not installed.")
check_mlflow_version()

• generic web: Check for suspicious container image names being passed to MLflow CLI via command-line arguments or environment variables. Monitor access logs for unusual activity related to MLflow.

1. 2026-03-16Disclosure

   disclosure

1. Reservado2025-12-08
2. Publicada2026-03-16
3. Modificada2026-03-17
4. EPSS actualizado2026-03-23

La mitigación principal para CVE-2025-14287 es actualizar a MLflow versión 3.8.0rc0 o superior, donde la vulnerabilidad ha sido corregida. Si la actualización no es inmediatamente posible, se recomienda implementar medidas de seguridad adicionales. Una posible mitigación temporal es restringir los nombres de las imágenes de contenedores que se pueden utilizar a una lista blanca de imágenes confiables. Además, se debe revisar y endurecer los permisos del usuario que ejecuta MLflow para limitar el impacto potencial de una explotación exitosa. Es crucial monitorear los logs del sistema en busca de actividad sospechosa, como la ejecución de comandos inesperados. Después de la actualización, confirme la corrección ejecutando un comando de prueba que intente explotar la vulnerabilidad y verificando que no se ejecute.