BentoML には Bentofile 設定による Path Traversal の脆弱性があります

この脆弱性を悪用されると、攻撃者はBentoMLのビルドプロセスを乗っ取り、システム上の任意のファイルをbentoアーカイブに不正に含めることができます。これにより、SSHキー、認証情報、環境変数などの機密情報が、意図せずにbentoに埋め込まれ、コンテナレジストリにプッシュされたり、デプロイされたりする可能性があります。これは、サプライチェーン攻撃につながる重大なリスクとなります。攻撃者は、悪意のあるコードをbentoに埋め込み、それを利用するすべてのシステムに影響を与える可能性があります。

Organizations heavily reliant on BentoML for deploying machine learning models, particularly those using shared Bento registries or automated build pipelines, are at increased risk. Teams using BentoML in CI/CD environments or those integrating BentoML with other systems that handle sensitive data are also particularly vulnerable.

• python: Monitor BentoML build processes for unusual file access patterns. Use strace or similar tools to observe file system calls made during Bento builds.

strace -e trace=file -p <bentoml_process_id>

• generic web: Inspect BentoML registry images for unexpected files or anomalies. Check the contents of deployed Bentos for suspicious files. • linux / server: Examine system logs for attempts to access files outside of the expected BentoML working directory. Use auditd to monitor file access events.

auditctl -w /path/to/bentoml/working/directory -p wa -k bentoml_access

1. 2026-01-26Disclosure

   disclosure

1. 予約済み2026-01-21
2. 公開日2026-01-26
3. 更新日2026-02-03
4. EPSS 更新日2026-03-23

BentoMLのバージョンを1.4.34以降にアップグレードすることが最も効果的な対策です。アップグレードがシステムに影響を与える場合は、一時的な回避策として、bentofile.yamlファイル内のファイルパスフィールドに、信頼できるディレクトリへの相対パスのみを使用するように制限することを検討してください。また、WAFやプロキシサーバーを使用して、悪意のあるファイルパスパターンを検出およびブロックすることも有効です。BentoMLのビルドプロセスを厳密に監視し、異常なファイルアクセスや書き込みを検出するためのログ監視を強化することも重要です。