🇰🇷 한글 설명
MLflow의 AI Gateway가 게이트웨이 비밀번호 생성 시 auth_config.api_base 값에 대한 스킴, 호스트 또는 IP 범위 검증을 수행하지 않고 그대로 저장합니다. 이후 게이트웨이 프록시 엔드포인트가 저장된 api_base에 공격자가 제공한 경로를 결합하여 HTTP 요청을 보내고 그 응답 본문을 그대로 반환하는 취약점이 존재합니다.
💡 쉬운 설명
공격자가 가짜 주소를 입력하여 MLflow 서버가 공격자의 서버로 요청을 보내게 만들고, 그 결과를 가로챌 수 있는 보안 결함입니다. 이를 통해 내부 네트워크 정보나 민감한 데이터가 외부로 유출될 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
MLflow's AI Gateway accepts an auth_config.api_base value when creating a gateway secret (mlflow/server/handlers.py, _create_gateway_secret) with no validation of scheme, host, or IP range; the value is stored verbatim. The gateway proxy endpoint (mlflow/server/gateway_api.py, raw_proxy) subsequently issues an HTTP request to that stored api_base plus a caller-supplied path and returns the full response body.
📍 영향받는 시스템
MLflow AI Gateway (auth_config.api_base 검증 미비 버전)
⚔️ 공격 벡터
검증되지 않은 api_base 값을 설정한 후 프록시 엔드포인트를 통해 임의의 경로로 요청을 유도하는 SSRF(Server-Side Request Forgery) 공격
🛡️ 대응 방법
api_base 값에 대한 스킴, 호스트 및 IP 범위 검증 로직을 추가하고 입력값을 정제하는 패치를 적용해야 합니다.
🔧 검증 코드
출력된 MLflow 버전을 확인하여 해당 취약점이 해결된 보안 패치 버전인지 확인합니다.
pip show mlflow | grep Version