mlflow に Path Traversal の脆弱性が存在

この脆弱性を悪用されると、攻撃者はURLパラメータにパス操作シーケンス（';'文字）を注入することで、MLflowサーバー上のファイルシステムを自由に閲覧できるようになります。これにより、機密情報（APIキー、データベース接続情報、ソースコードなど）が漏洩する可能性があります。さらに、攻撃者はこの脆弱性を利用して、サーバー上で任意のコードを実行し、システムを完全に制御する可能性も否定できません。この攻撃パターンは、過去のパラメータ操作攻撃と類似しており、MLflow環境を適切に保護する必要があります。

Organizations deploying MLflow for machine learning model tracking and management are at risk, particularly those using older versions (≤2.9.2). Shared hosting environments where MLflow is deployed alongside other applications are also at increased risk, as a successful exploit could potentially compromise the entire host.

• python / mlflow:

import re

def check_mlflow_params(url):
    match = re.search(r'params=(.*?)(&|$)', url)
    if match:
        params = match.group(1)
        if ';' in params:
            print(f"Potential path traversal detected in params: {params}")

• generic web:

curl -I 'http://your-mlflow-server/some/endpoint?params=;../sensitive/file'

Inspect the response headers and body for any unexpected file disclosures.

1. 2024-04-16Disclosure

   disclosure

1. 予約済み2024-02-16
2. 公開日2024-04-16
3. 更新日2025-02-04
4. EPSS 更新日2026-04-02

この脆弱性への対応として、まずMLflowを最新バージョン（2.9.3以降）にアップデートすることを推奨します。アップデートが困難な場合は、入力値の検証を強化し、URLパラメータに不正な文字（';'など）が含まれていないかを確認するWAFやプロキシサーバーのルールを導入することを検討してください。また、MLflowの実行環境を隔離し、アクセス権限を最小限に抑えることで、攻撃の影響範囲を限定することができます。アップデート後、MLflowのログを監視し、不正なファイルアクセス試行がないか確認してください。