🇰🇷 한글 설명
MLflow의 모델 서빙 컨테이너 초기화 코드 중 `_install_model_dependencies_to_env()` 함수에서 커맨드 인젝션 취약점이 발견되었습니다. `env_manager=LOCAL` 설정으로 모델을 배포할 때, `python_env.yaml` 파일의 내용을 검증 없이 쉘 명령에 직접 삽입하여 임의의 명령을 실행할 수 있습니다.
💡 쉬운 설명
악의적으로 조작된 모델 파일을 업로드하면, 모델을 실행하는 서버에서 해커가 원하는 명령어를 마음대로 실행할 수 있는 위험한 보안 결함입니다. 모델 설정 파일에 숨겨진 명령어가 서버 시스템을 장악하는 데 사용될 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
A command injection vulnerability exists in MLflow's model serving container initialization code, specifically in the `_install_model_dependencies_to_env()` function. When deploying a model with `env_manager=LOCAL`, MLflow reads dependency specifications from the model artifact's `python_env.yaml` file and directly interpolates them into a shell command without sanitization. This allows an attacker to supply a malicious model artifact and achieve arbitrary command execution on systems that deploy the model. The vulnerability affects versions 3.8.0 and is fixed in version 3.8.2.
📍 영향받는 시스템
MLflow version 3.8.0
⚔️ 공격 벡터
악의적으로 조작된 `python_env.yaml` 파일을 포함한 모델 아티팩트를 배포하여 명령 실행
🛡️ 대응 방법
MLflow 버전을 3.8.2 이상으로 업데이트하십시오.
🔧 검증 코드
출력된 Version 값이 3.8.0인 경우 취약한 상태이며, 3.8.2 이상이면 안전합니다.
pip show mlflow | grep -E 'Version'