mlflow vulnerável a Path Traversal

A vulnerabilidade de Path Traversal em MLflow permite que um atacante, ao manipular o parâmetro artifact_location com um fragmento #, acesse arquivos fora do diretório esperado. Isso possibilita a leitura de informações sensíveis armazenadas no servidor, como arquivos de configuração, chaves de API ou dados de treinamento de modelos de machine learning. O impacto pode variar dependendo da configuração do servidor e dos arquivos acessíveis, mas em cenários críticos, pode levar à exposição de informações confidenciais e comprometimento da integridade do sistema. Esta vulnerabilidade é similar à CVE-2023-6909, explorando um componente diferente da URI para alcançar o mesmo resultado.

Organizations deploying MLflow for machine learning model tracking and management are at risk. This includes teams using MLflow in production environments, particularly those with custom configurations or integrations that might not be fully aware of the vulnerability's implications. Shared hosting environments where multiple users share the same MLflow instance are also at increased risk.

• python / mlflow: Inspect MLflow server logs for requests containing # in the artifact_location parameter.

# Example: Search for log entries containing '#'
with open('mlflow.log', 'r') as f:
    for line in f:
        if '#' in line:
            print(line)

• generic web: Monitor web server access logs for requests to MLflow endpoints with unusual or unexpected characters in the artifact_location parameter. • generic web: Check for unexpected files appearing in the MLflow artifact storage directory.

1. 2024-04-16Disclosure

   disclosure

1. Reservado2024-02-16
2. Publicada2024-04-16
3. Modificada2025-02-04
4. EPSS atualizado2026-04-02

A mitigação primária é atualizar o MLflow para uma versão corrigida, assim que disponível. Enquanto a atualização não é possível, implemente controles de acesso rigorosos aos diretórios do servidor, restringindo o acesso apenas aos usuários e processos autorizados. Considere a utilização de um Web Application Firewall (WAF) para filtrar solicitações maliciosas que tentem explorar a vulnerabilidade. Monitore os logs do servidor em busca de tentativas de acesso a arquivos fora do diretório esperado, utilizando padrões de URL que contenham o caractere #. A validação e sanitização do parâmetro artifact_location no código da aplicação também pode ajudar a mitigar o risco.