MLflow Server-Side Request Forgery Vulnerability

Beschreibung

MLflow ist eine Open-Source-Plattform für KI-Engineering, die von Agenten, Large Language Models und Machine-Learning-Modellen genutzt wird. Vor Version 3.15.0 erlaubt der unauthentifizierte Endpunkt POST /api/2.0/mlflow/webhooks/{id}/test laut den vorliegenden Quellen eine Server-Side-Request-Forgery (SSRF). CVSS-Basiswert: 9.3 (Kritisch). Wird laut CISA KEV aktiv ausgenutzt. Ausnutzungswahrscheinlichkeit (EPSS): 16.4 %. Empfohlene Massnahme: Update auf MLflow 3.15.0 oder neuer.

Changelog

1. 2026-08-20 · zuletzt

   • Report neu erstellt.

Automatisch aus dem Vergleich der Datenstände erzeugt (CVSS, Schweregrad, KEV-Status, Ransomware, betroffene Produkte, EPSS-Sprünge ab 5 Prozentpunkten). Nicht redaktionell verfasst.

Betroffene Produkte

Quellen und Referenzen

• NVD (NIST) Offizieller Eintrag mit CVSS-Vektor und Referenzen
• MITRE CVE CVE-Stammsatz der MITRE Corporation
• FIRST EPSS Ausnutzungswahrscheinlichkeit der naechsten 30 Tage
• CISA KEV-Katalog Nachweislich aktiv ausgenutzte Schwachstellen

Weitere Schwachstellen in MLflow

• MLflow: Fehlende Authentifizierung an den Job-Endpunkten trotz basic-auth CVE-2026-0545
• MLflow: Command-Injection bei Modell-Serving-Initialisierung CVE-2025-15379
• MLflow – Arbitrary File Write durch unsichere tar-Extraktion im pyfunc-Prozess CVE-2025-15031
• mlflow: Path-Traversal in extract_archive_to_dir CVE-2025-15036
• MLflow: unzureichende Origin-Prüfung im MLflow Assistant CVE-2026-2611
• MLflow – Unauthorized Access auf Multipart-Upload-Endpunkte CVE-2026-2651