🇰🇷 한글 설명
MLflow의 SHAP explainer 로드 기능에서 신뢰할 수 없는 데이터를 검증 없이 역직렬화하는 취약점이 존재합니다. 원격 공격자는 악성 페이지나 악성 파일을 사용자가 열도록 유도하여 현재 사용자 권한으로 임의 코드를 실행할 수 있습니다. 이 취약점은 ZDI-CAN-30301로 등록되었습니다.
💡 쉬운 설명
MLflow라는 머신러닝 관리 도구가 외부에서 들어온 모델 파일을 제대로 검사하지 않고 열어버리는 문제입니다. 공격자가 만든 악성 파일을 사용자가 열면 공격자가 원하는 명령이 컴퓨터에서 실행될 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
MLflow SHAP load_explainer Deserialization of Untrusted Data Remote Code Execution Vulnerability. This vulnerability allows remote attackers to execute arbitrary code on affected installations of MLflow. User interaction is required to exploit this vulnerability in that the target must visit a malicious page or open a malicious file.
The specific flaw exists within the loading of SHAP explainer models. The issue results from the lack of proper validation of user-supplied data, which can result in deserialization of untrusted data. An attacker can leverage this vulnerability to execute code in the context of the current user. Was ZDI-CAN-30301.
📍 영향받는 시스템
MLflow의 SHAP explainer 로드 기능을 사용하는 설치본 (정확한 영향 버전은 공급사 권고문 확인 필요)
⚔️ 공격 벡터
사용자가 악성 웹 페이지를 방문하거나 악성 모델 파일을 열도록 유도하여 역직렬화 과정에서 코드를 실행
🛡️ 대응 방법
MLflow를 공급사가 제공하는 최신 패치 버전으로 업데이트하고, 신뢰할 수 없는 출처의 모델 파일 로드를 중단
🔧 검증 코드
출력된 Version 값을 공급사 권고문의 패치된 버전과 비교하여 같거나 높으면 조치 완료, 낮으면 취약한 상태로 판단
pip show mlflow 2>/dev/null | grep -i version