Podatność w Microsoft Azure Machine Learning polega na braku mechanizmów autoryzacji (CWE-862), co pozwala uwierzytelnionemu atakującemu na eskalację uprawnień przez sieć. Ocena CVSS 9.9 wskazuje na krytyczne zagrożenie z potencjalnym wpływem na poufność, integralność i dostępność zasobów.
▸ Pokaż oryginał (EN)
Missing authorization in Azure Machine Learning allows an authorized attacker to elevate privileges over a network.
Atakujący posiadający podstawowe uprawnienia w środowisku Azure Machine Learning może wykorzystać brak właściwej weryfikacji autoryzacji do wykonania operacji wymagających wyższych uprawnień. Podatność jest możliwa do wykorzystania zdalnie przez sieć bez konieczności interakcji użytkownika i przy niskiej złożoności ataku. Zakres ataku (Scope: Changed) sugeruje, że skutki mogą wykraczać poza bezpośrednio narażony komponent.
Atakujący może uzyskać nieautoryzowaną eskalację uprawnień, prowadzącą do pełnego naruszenia poufności, integralności i dostępności zasobów — potencjalnie obejmując zasoby wykraczające poza pierwotny zakres dostępu.
Należy zastosować patche dostępne u producenta zgodnie z referencjami pod adresem https://msrc.microsoft.com/update-guide/vulnerability/CVE-2025-49747
Microsoft Azure Machine Learning — wersje wskazane w referencjach producenta
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:C/C:H/I:H/A:HMicrosoft Azure Machine Learning
APPMicrosoftwszystkie wersje
Powiązane podatności
Privilege escalation w Azure Machine Learning przez błąd autoryzacji
Nieprawidłowa autoryzacja w Azure Machine Learning — privilege escalation
Improper neutralization of special elements in output used by a downstream component ('injection') in Azure Ma...
Improper neutralization of input during web page generation ('cross-site scripting') in Azure Machine Learning...
Weak authentication in Azure Machine Learning allows an authorized attacker to elevate privileges over a netwo...