🇰🇷 한글 설명
mlflow 3.11.0 미만 버전의 AI Gateway 비밀 정보 설정 시 환경 변수($ENV_VAR)가 해석되는 취약점이 발견되었습니다. 공격자는 이를 악용하여 서버 측의 민감한 환경 변수(AWS 자격 증명 등)를 외부로 유출할 수 있습니다. 이로 인해 아티팩트 오염 및 다운스트림 환경에서의 코드 실행 위험이 발생할 수 있습니다.
💡 쉬운 설명
MLflow 설정 파일에 특정 기호를 넣으면 서버의 비밀번호나 열쇠를 몰래 빼낼 수 있는 결함이 있습니다. 해커가 이 기능을 이용해 클라우드 접속 권한을 훔쳐갈 수 있어 주의가 필요합니다.
🇺🇸 원문 (English)
A vulnerability in mlflow/mlflow versions prior to 3.11.0 allows for the resolution of environment variables in AI Gateway secrets, which can be exploited to exfiltrate sensitive server-side environment credentials to an attacker-controlled endpoint. This issue arises because the `api_key` field in gateway secrets can accept `$ENV_VAR` references, which are resolved against the MLflow server's environment during runtime. The resolved secrets are then sent in provider authentication headers to the configured upstream `api_base`. This vulnerability can be exploited by low-privileged authenticated users in basic-auth deployments or by unauthenticated users in default deployments without `basic-auth`. The impact includes potential leakage of sensitive credentials such as cloud artifact credentials (`AWS_ACCESS_KEY_ID`, `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`), which could lead to artifact poisoning and cross-boundary code execution in downstream environments. The issue is fixed in version 3.11.0.
📍 영향받는 시스템
mlflow versions prior to 3.11.0
⚔️ 공격 벡터
AI Gateway의 api_key 필드에 환경 변수 참조($ENV_VAR)를 삽입하여 서버의 자격 증명을 외부 엔드포인트로 전송
🛡️ 대응 방법
mlflow 버전을 3.11.0 이상으로 업데이트하십시오.
🔧 검증 코드
출력된 버전 번호가 3.11.0 미만이면 취약한 상태입니다.
pip show mlflow | grep Version