Логотип exploitDog
Консоль
Логотип exploitDog

exploitDog

fstec логотип

BDU:2026-06596

Опубликовано: 08 дек. 2025
Источник: fstec
CVSS3: 7.5
CVSS2: 7.6
EPSS Низкий

Описание

Уязвимость функции os.system() платформы управления жизненным циклом моделей машинного обучения MLflow связана с неверным управлением генерацией кода. Эксплуатация уязвимости может позволить нарушителю, действующему удаленно, выполнять произвольные команды

Вендор

LF Projects, LLC

Наименование ПО

MLflow

Версия ПО

до 3.7.0 (MLflow)

Тип ПО

ПО для разработки ИИ

Операционные системы и аппаратные платформы

-

Уровень опасности уязвимости

Высокий уровень опасности (базовая оценка CVSS 2.0 составляет 7,6)
Высокий уровень опасности (базовая оценка CVSS 3.1 составляет 7,5)

Возможные меры по устранению уязвимости

Использование рекомендаций производителя:
https://huntr.com/bounties/229cd526-41aa-4819-b6f0-e2d0371c89e3

Статус уязвимости

Подтверждена производителем

Наличие эксплойта

Существует в открытом доступе

Информация об устранении

Уязвимость устранена

Идентификаторы других систем описаний уязвимостей

EPSS

Процентиль: 71%
0.01456
Низкий

7.5 High

CVSS3

7.6 High

CVSS2

Связанные уязвимости

CVSS3: 7.8
redhat
5 месяцев назад

A command injection vulnerability exists in mlflow/mlflow versions before v3.7.0, specifically in the `mlflow/sagemaker/__init__.py` file at lines 161-167. The vulnerability arises from the direct interpolation of user-supplied container image names into shell commands without proper sanitization, which are then executed using `os.system()`. This allows attackers to execute arbitrary commands by supplying malicious input through the `--container` parameter of the CLI. The issue affects environments where MLflow is used, including development setups, CI/CD pipelines, and cloud deployments.

CVSS3: 8.8
nvd
5 месяцев назад

A command injection vulnerability exists in mlflow/mlflow versions before v3.7.0, specifically in the `mlflow/sagemaker/__init__.py` file at lines 161-167. The vulnerability arises from the direct interpolation of user-supplied container image names into shell commands without proper sanitization, which are then executed using `os.system()`. This allows attackers to execute arbitrary commands by supplying malicious input through the `--container` parameter of the CLI. The issue affects environments where MLflow is used, including development setups, CI/CD pipelines, and cloud deployments.

CVSS3: 7.5
github
5 месяцев назад

MLflow has a command injection in mlflow/sagemaker/__init__.py

EPSS

Процентиль: 71%
0.01456
Низкий

7.5 High

CVSS3

7.6 High

CVSS2