🇰🇷 한글 설명
RHOAI training-operator에서 발견된 결함으로, Kubernetes 네임스페이스 내의 일반 편집자 또는 관리자 권한을 가진 사용자가 권한을 상승시킬 수 있습니다. 공격자는 학습 작업을 생성하여 서비스 계정을 사칭하거나 호스트 파일 시스템에 접근하고, 원격으로 임의의 코드를 실행할 수 있습니다.
💡 쉬운 설명
일반 사용자 권한을 가진 사람이 시스템의 관리자 권한을 훔칠 수 있는 보안 약점입니다. 이를 통해 해커가 컴퓨터의 중요한 파일에 접근하거나 마음대로 명령을 내릴 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
A flaw was found in the RHOAI training-operator. This vulnerability allows a user with standard edit or admin roles in any Kubernetes namespace to escalate their privileges. Through the creation of training jobs, an attacker can impersonate service accounts, access the host filesystem, and potentially execute arbitrary code remotely. This issue arises from the aggregation of training job permissions onto native Kubernetes edit and admin ClusterRoles, coupled with unrestricted PodTemplateSpec passthrough.
📍 영향받는 시스템
Red Hat OpenShift AI (RHOAI) training-operator
⚔️ 공격 벡터
Kubernetes 네임스페이스 내에서 권한이 제한된 사용자가 조작된 PodTemplateSpec을 포함한 학습 작업을 생성하여 공격
🛡️ 대응 방법
RHOAI training-operator를 최신 보안 패치가 적용된 버전으로 업데이트하고, PodTemplateSpec의 passthrough 설정을 제한하십시오.
🔧 검증 코드
출력된 이미지 태그가 취약점이 해결된 최신 버전인지 확인하십시오.
kubectl get deployment -n <namespace> training-operator -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[*].image}'