mlflow/mlflow におけるパス・トラバーサル (Path Traversal) の脆弱性

MLflow の CVE-2025-15036 は、深刻なパス・トラバーサル脆弱性を示しています。3.7.0 より前のバージョンに影響し、tar.gz アーカイブの抽出中のメンバーパスの検証が不十分なことから発生します。悪意のある tar.gz ファイルの内容を制御できる攻撃者は、この弱点を悪用してシステム上の任意のファイルを上書きし、特権を昇格させたり、マルチテナント環境のサンドボックス環境から抜け出したりする可能性があります。CVSS スコアは 9.6 で、非常に高いリスクを示しています。検証の欠如により、攻撃者は抽出パスを操作して、意図された宛先ディレクトリ外のディレクトリにアクセスし、データの整合性と機密性を損なう可能性があります。

Organizations using MLflow in multi-tenant or shared cluster environments are particularly at risk. This includes data science teams deploying machine learning models in cloud-based platforms or containerized environments. Legacy MLflow deployments using older versions are also vulnerable.

• python / mlflow:

import os
import tarfile

def check_mlflow_vulnerability(archive_path):
    try:
        with tarfile.open(archive_path, 'r') as tar:
            for member in tar.getmembers():
                if '..' in member.name:
                    print(f"Potential path traversal detected in member: {member.name}")
                    return True
        return False
    except Exception as e:
        print(f"Error processing archive: {e}")
        return False

# Example usage
archive_path = 'path/to/your/archive.tar.gz'
if check_mlflow_vulnerability(archive_path):
    print("Vulnerability potentially present.")
else:
    print("No immediate path traversal vulnerability detected.")

• generic web: Check for unusual file creations or modifications in the MLflow artifact store directory. Monitor system logs for errors related to file access or extraction.

1. 2026-03-30Disclosure

   disclosure

1. 予約済み2025-12-23
2. 公開日2026-03-30
3. 更新日2026-04-01
4. EPSS 更新日2026-04-06

推奨される対策は、MLflow をバージョン 3.7.0 以降にアップグレードすることです。このバージョンは、tar.gz ファイルのパスの堅牢な検証を実装することで脆弱性を修正し、パス・トラバーサルを防止します。さらに、アーティファクト管理およびユーザー入力検証に関連するセキュリティポリシーをレビューおよび強化することをお勧めします。マルチテナント環境では、成功した悪用による潜在的な影響を軽減するために、追加の分離措置を実装することが重要です。システムログを不審なアクティビティについて監視することも、潜在的な攻撃を検出し、対応するための推奨されるプラクティスです。