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超危

MLflow Model Registry Webhook服务端请求伪造漏洞

2026-08-02 08:12:41 公开 ,2026-08-21 09:23:38 更新

  • CISA KEV
  • 关键漏洞
  • CWE Top 25 (2023)
  • CWE Top 25 (2024)
  • 远程
  • 无需认证
  • 公开PoC
  • 开源组件漏洞
CWEs:
CWE-918 (Server-Side Request Forgery (SSRF))
CAPEC:
CAPEC-664 (Server Side Request Forgery)
SSVC:
可利用状态:已被积极利用攻击自动化:是技术影响评估:部分 2026-08-20 11:55:29

风险信息

CVSS v3.1 向量
AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:C/C:H/I:L/A:N
CVSS v3.1 风险值
9.3

详细信息

漏洞类型
其他
漏洞描述
MLflow是一个面向代理、大型语言模型和机器学习模型的开源AI工程平台。 MLflow 3.15.0之前版本Model Registry Webhook功能存在服务端请求伪造漏洞,未经身份验证的POST /api/2.0/mlflow/webhooks/{id}/test端点仅对原始URL调用mlflow/utils/validation.py中的_validate_webhook_url(),而mlflow/webhooks/delivery.py会跟随重定向并重新解析主机名而不固定验证过的地址,允许攻击者访问内部或云元数据服务并获取response_status和 response_body。
修复建议
请升级Mlfow到3.15.0或更高版本,参考链接: https://github.com/mlflow/mlflow/security/advisories/GHSA-7gwp-5pfp-969j https://github.com/mlflow/mlflow/issues/24179 https://github.com/mlflow/mlflow/pull/24258 https://github.com/mlflow/mlflow/commit/ba949522477cbd5915aa55d29b0cfad7d5ddf939 https://github.com/mlflow/mlflow/releases/tag/v3.15.0
缓解措施
考虑为MLflow跟踪服务器实现身份验证,或将服务器访问限制在受信任的网络中。避免在生产环境中使用默认的SQLite 后端,以减少风险暴露。

参考链接