Логотип exploitDog
Консоль
Логотип exploitDog

exploitDog

fstec логотип

BDU:2026-12002

Опубликовано: 02 июл. 2026
Источник: fstec
CVSS3: 9.3
CVSS2: 8.5
EPSS Средний

Описание

Уязвимость функции _validate_webhook_url() файла mlflow/utils/validation.py платформы управления жизненным циклом моделей машинного обучения MLflow связана с недостаточной проверкой запросов на стороне сервера. Эксплуатация уязвимости может позволить нарушителю осуществить SSRF-атаку и получить несанкционированный доступ к защищаемой информации

Вендор

LF Projects, LLC

Наименование ПО

MLflow

Версия ПО

до 3.13.0 включительно (MLflow)

Тип ПО

ПО для разработки ИИ

Операционные системы и аппаратные платформы

-

Уровень опасности уязвимости

Высокий уровень опасности (базовая оценка CVSS 2.0 составляет 8,5)
Критический уровень опасности (базовая оценка CVSS 3.1 составляет 9,3)

Возможные меры по устранению уязвимости

Использование рекомендаций:
https://github.com/mlflow/mlflow/pull/24258
https://github.com/mlflow/mlflow/issues/24179

Статус уязвимости

Подтверждена производителем

Наличие эксплойта

Существует в открытом доступе

Информация об устранении

Уязвимость устранена

Идентификаторы других систем описаний уязвимостей

EPSS

Процентиль: 97%
0.1641
Средний

9.3 Critical

CVSS3

8.5 High

CVSS2

Связанные уязвимости

CVSS3: 8.5
redhat
около 1 месяца назад

MLflow is an open source AI engineering platform for agents, large language models, and machine learning models. Prior to 3.15.0, the unauthenticated POST /api/2.0/mlflow/webhooks/{id}/test endpoint calls _validate_webhook_url() in mlflow/utils/validation.py only for the original URL while mlflow/webhooks/delivery.py follows redirects and re-resolves the hostname without pinning the validated address, allowing attackers to reach internal or cloud metadata services and receive response_status and response_body. This issue is fixed in version 3.15.0.

CVSS3: 9.3
nvd
около 1 месяца назад

MLflow is an open source AI engineering platform for agents, large language models, and machine learning models. Prior to 3.15.0, the unauthenticated POST /api/2.0/mlflow/webhooks/{id}/test endpoint calls _validate_webhook_url() in mlflow/utils/validation.py only for the original URL while mlflow/webhooks/delivery.py follows redirects and re-resolves the hostname without pinning the validated address, allowing attackers to reach internal or cloud metadata services and receive response_status and response_body. This issue is fixed in version 3.15.0.

CVSS3: 9.3
github
около 1 месяца назад

MLflow: Unauthenticated full-read SSRF in webhook delivery: _validate_webhook_url bypassed via unvalidated HTTP redirects (and DNS rebinding)

EPSS

Процентиль: 97%
0.1641
Средний

9.3 Critical

CVSS3

8.5 High

CVSS2