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Zusammenfassung
MLflow-Versionen vor 3.14.0 weisen eine kritische Autorisierungslücke in den Trace API-Endpunkten auf. Bei aktivierter Authentifizierung können authentifizierte Benutzer Zugriffskontrollmechanismen auf Experimentebene umgehen und unauthorisiert auf Traces zugreifen, diese modifizieren oder löschen.
Betroffene Systeme
- MLflow Versionen < 3.14.0
- Installationen mit aktivierter Authentifizierung
- Alle Betriebssystemplattformen
Technische Details
Die Schwachstelle liegt in der unzureichenden Implementierung der Autorisierungsprüfung im Handler _before_request. Dieser registriert keine Authorization-Validatoren für Trace-Endpunkte, wodurch API-Anfragen ohne Berechtigung-Überprüfung verarbeitet werden.
Ein authentifizierter Angreifer kann folgende Operationen auf nicht-autorisierten Experimenten durchführen:
- Traces auslesen (Datenlecks)
- Traces löschen (Audit-Log-Manipulation)
- Traces modifizieren (Integritätsverletzung)
Der Angriffsvektor ist netzwerkbasiert. Voraussetzung ist eine gültige Authentifizierung im System. Die fehlende Validierung ermöglicht eine laterale Eskalation von Berechtigungen innerhalb einer MLflow-Infrastruktur.
Empfohlene Massnahmen
- Sofortiges Update: Upgrade auf MLflow Version 3.14.0 oder höher durchführen
- Temporäre Mitigation: Trace API-Zugriff über Netzwerk-Layer (Firewall/Proxy) beschränken, bis Patch verfügbar ist
- Zugriffskontrolle prüfen: Protokollierung auf unauthorized API-Zugriffe überprüfen
- Authentifizierungsmechanismen: Starke Multi-Faktor-Authentifizierung implementieren
- Audit-Logs: Integrität und Konsistenz bestehender Trace-Daten validieren
Bewertung
CVSS v3.1 Score: 8.1 (High)
Diese Bewertung reflektiert das hohe Risiko für Datenverlust, -manipulation und Audit-Trail-Kompromittierung. Bei Produktionsumgebungen mit sensiblen ML-Experimenten ist sofortiges Handeln erforderlich.
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