- Son 7 gün
- CWE-94
- CWE-470
CVE-2026-116692
MLflow'da üçüncü taraf scorer deserialization hatası nedeniyle uzaktan kod çalıştırma
- Yayımlandı
- Güncellendi
- 27 Eki 2026
- Açık yaşı
- 0 gün
- Kaydı açan
- GitHub_M
Yönetici özeti
Bu açık, yapay zekâ ve makine öğrenmesi modellerini yöneten MLflow sunucularında uzaktan kontrol ele geçirme riski taşır. Kimlik doğrulaması kapalı sunucular özellikle yüksek risktedir ve saldırının başarılı olması durumunda model verilerinin ve altyapının tamamı tehlikeye girebilir. Bu nedenle etkilenen sürümleri olan kuruluşların güncellemeyi öncelikli olarak yapması gerekir.
ÖzetTürkçe
MLflow'un 3.12.0rc0 ile 3.17.0 arasındaki sürümlerinde, üçüncü taraf scorer deserialization işlemi izin verilen modüllerin yalnızca tam eşleşmelerini kabul etmek yerine bunların alt modüllerini de kabul etmektedir. Bu durumda saldırgan, MLflow artifact uç noktalarını kullanarak izin verilen paketin altına bir Python modülü yerleştirebilir ve bu modülü scorer çağrısıyla yükletebilir. Kimlik doğrulaması kapalı sunucular kimlik bilgisi olmadan etkilenirken, temel kimlik doğrulama kullanan kurulumlarda deney ve çalıştırma oluşturabilen ve artifact yükleyebilen bir hesap gerekir.
Saldırgan ne yapabilir?
Başarılı bir saldırı, MLflow sunucusu üzerinde saldırganın seçtiği kodu çalıştırmasına olanak tanır ve sunucunun tam kontrolünün ele geçirilmesine yol açabilir.
Kaynaktaki açıklama (İngilizce)
MLflow is an open source AI engineering platform for agents, large language models, and machine learning models. From 3.12.0rc0 until 3.17.0, third-party scorer deserialization in mlflow/genai/scorers/base.py accepts request-selected descendants of THIRD_PARTY_SCORER_ALLOWED_MODULES rather than requiring an exact allowed module. A caller can use MLflow artifact endpoints to place a Python module beneath a writable allowed package and submit its module and class through /ajax-api/3.0/mlflow/scorer/invoke. Scorer.model_validate_json() imports the module and constructs the class before trace processing. Authentication-disabled deployments permit this code execution without credentials, while basic-auth deployments require a principal capable of creating an experiment and run and uploading artifacts. In either configuration, the allowed scorer package must be writable by the server process. This issue is fixed in version 3.17.0.
Ne yapmalı?
- MLflow'u 3.17.0 veya daha yeni bir sürüme yükseltin. Genel öneri
- Yükseltme yapamıyorsanız, MLflow sunucusunu ağa açık olmayan ve yalnızca güvenilir kullanıcıların erişebildiği bir ortamda çalıştırın. Genel öneri
- İzin verilen scorer paketinin dizinine sunucu sürecinin yazma izni olmadığından emin olun ve bu dizinlerin yazma izinlerini kısıtlayın. Genel öneri
Ek önlemler
- Kimlik doğrulamasını kapalı MLflow sunucularını internete doğrudan açmayın. Genel öneri
- Artifact yükleme ve scorer çağrılarını içeren istekleri izleyin ve olağan dışı modül adlarını inceleyin. Genel öneri
- Sunucuda yetkisiz oluşturulmuş Python dosyalarına karşı dosya sistemi bütünlük kontrolleri uygulayın. Genel öneri
Bu açık kişisel verilerin sızmasına yol açabilir. Sistemlerinizde kullanıldığından şüpheleniyorsanız KVKK'daki ihlal bildirimi yükümlülüğünüzü (Kurul'a 72 saat içinde bildirim) hukuk danışmanınızla birlikte değerlendirin. Bu not hukuki tavsiye değildir.
Etkilenen sürümler1 yazılım
| Yazılım | Etkilenen | Düzeltildiği sürüm |
|---|---|---|
| MLflow | Sürüm belirtilmemiş | – |
Kaynaklar6 kaynak
Kayıt geçmişi
- Yayımlandı
İlgili açıklar
Türkçe metin, resmi kayıtlardaki bilgilerle yapay zekâ yardımıyla yazıldı ve yayından önce otomatik kontrollerden geçti. Bir değişikliği uygulamadan önce üreticinin duyurusuna mutlaka bakın.