Podatność typu path traversal (CWE-22/CWE-29) w repozytorium mlflow/mlflow w wersjach wcześniejszych niż 2.2.1 pozwala nieuwierzytelnionemu atakującemu na dostęp do plików poza zamierzonym katalogiem. Wysoki wynik CVSS (9.3) oraz brak wymogu uwierzytelnienia czynią tę lukę szczególnie niebezpieczną.
▸ Pokaż oryginał (EN)
Path Traversal: '\..\filename' in GitHub repository mlflow/mlflow prior to 2.2.1.
Atakujący przesyła spreparowane żądanie zawierające sekwencję znaków '\..\ filename' (path traversal) w nazwie pliku lub ścieżce. Aplikacja MLflow nie filtruje poprawnie takich sekwencji, przez co dochodzi do wyjścia poza dozwolony katalog i odczytu dowolnych plików dostępnych dla procesu serwerowego. Podatność jest eksploitowalna zdalnie, bez uwierzytelnienia i bez interakcji użytkownika.
Atakujący może uzyskać nieautoryzowany dostęp do poufnych plików na serwerze (np. konfiguracji, kluczy, danych treningowych), co oznacza wysokie ryzyko ujawnienia danych. Zakres ataku wykracza poza aplikację (Scope: Changed), co może prowadzić do kompromitacji szerszego środowiska.
Należy zaktualizować MLflow do wersji 2.2.1 lub nowszej, w której problem został naprawiony (commit 7162a50c654792c21f3e4a160eb1a0e6a34f6e6e w ramach pull request #7891). Do czasu aktualizacji zaleca się ograniczenie dostępu sieciowego do instancji MLflow wyłącznie do zaufanych sieci.
MLflow (mlflow/mlflow) w wersjach wcześniejszych niż 2.2.1
Podatność została zgłoszona za pośrednictwem platformy huntr.dev (bounty: 1fe8f21a-c438-4cba-9add-e8a5dab94e28). Dotyczy specyficznej formy path traversal z użyciem odwrotnego ukośnika ('\..\ filename'), co może omijać filtry naiwnie sprawdzające wyłącznie standardowy ukośnik ('/').
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:C/C:H/I:L/A:NLfprojects Mlflow
APPLfprojects< 2.2.1
Powiązane podatności
MLflow is an open source AI engineering platform for agents, large language models, and machine learning model...
MLflow: nieautoryzowany dostęp do endpointów multipart upload (RCE)
MLflow: nieprawidłowa walidacja origin umożliwia RCE przez cross-origin request
Brak uwierzytelnienia w endpointach FastAPI jobs w MLflow (Auth Bypass / RCE)
Path traversal w MLflow — nadpisanie plików i eskalacja uprawnień