MLflow Tracking Server Model Creatie Directory Traversal Remote Code Execution Vulnerabiliteit

Deze RCE-kwetsbaarheid is kritiek omdat een aanvaller zonder authenticatie code op de server kan uitvoeren. Dit kan leiden tot volledige controle over het systeem, inclusief toegang tot gevoelige data, configuratie wijzigingen en het installeren van malware. De directory traversal kwetsbaarheid maakt het mogelijk om bestanden buiten de beoogde model directory te benaderen en uit te voeren, waardoor de impact aanzienlijk wordt vergroot. Een succesvolle exploitatie kan leiden tot een compromittering van de gehele MLflow omgeving en de onderliggende infrastructuur.

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. Gereserveerd2025-09-30
2. Gepubliceerd2025-10-29
3. Gewijzigd2025-12-05
4. EPSS bijgewerkt2026-03-23

De primaire mitigatie is het upgraden naar MLflow Tracking Server versie 3.0.0 of hoger. Indien een directe upgrade niet mogelijk is, overweeg dan het implementeren van een Web Application Firewall (WAF) om kwaadaardige verzoeken te blokkeren. Configureer de WAF om directory traversal pogingen te detecteren en te voorkomen. Controleer ook de configuratie van de MLflow Tracking Server om te zorgen voor minimale privileges voor de service account. Na de upgrade, verifieer de fix door te proberen een model te creëren met een kwaadaardige bestandsnaam die directory traversal probeert uit te voeren; dit zou nu moeten falen.