Vuln replication-mlflow ver 2.1.1-prep by Saima.pdf

MLflow-Vulnerability

MLflow LFI/RFI-Schwachstelle – CVE-2023-1177 – reproduziert

Eines der beliebtesten Tools in einem ML-System ist MLflow, das für die Verwaltung des End-to-End-Machine-Learning-Lebenszyklus verwendet wird. Ich habe die Sicherheit von MLflow getestet und eine kombinierte Local-File-Inclusion/Remote-File-Inclusion-Schwachstelle reproduziert, die zu einer vollständigen Übernahme des Systems oder des Cloud-Providers führen kann. MLflow-Versionen vor 2.2.1 sind aufgrund unzureichender Bereinigung von Benutzereingaben in der API zum Abrufen von Modellversionen und registrierten Modellen anfällig für Local File Inclusion (LFI). Ein Angreifer könnte dies ausnutzen, um beliebige Dateien auf dem Dateisystem des Servers zu lesen.

Auswirkungen:

1. Offenlegung sensibler Serverdateien (z. B. Konfigurationsdateien, Schlüssel).
2. Mögliche Systemkompromittierung, wenn der Angreifer unbefugten Zugriff auf kritische Systemdateien erlangen kann.

Gegenmaßnahmen:

1. Upgrade auf MLflow 2.2.1 oder höher (behebt die Schwachstelle).
2. Implementieren Sie Zugriffskontrollmaßnahmen für Ihren MLflow-Server.