MLFlow unsafe deserialization
Deserialization of untrusted data can occur in versions of the MLflow platform running version 1.1.0 or newer, enabling a maliciously uploaded scikit-learn model to run arbitrary code on an end user’s system when interacted with.
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | mlflow | >= 1.1.0, <= 2.14.1 | brak poprawki |
Odnośniki
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:R/S:U/C:H/I:H/A:H- Słabość (CWE)
CWE-502- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
mlflow- Ujawniono
- 04.06.2024
- Aktualizacja
- 11.10.2026 13:18
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-43c4-9qgj-x742 - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-1636 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
Historia podatności: mlflow
Wszystkie opisane podatności tej paczki (Python (PyPI)), od najnowszej. Widać, czy to jednorazowa wpadka, czy paczka, której trzeba pilnować.
- Wszystkich wpisów
- 82
- Pierwsza → ostatnia
- 02.2022 09.2026
- Bez poprawki
- 18
- Wykorzystywana w atakach
- 1
Rozkład istotności
- Krytyczna 20
- Wysoka 48
- Średnia 13
- Niska 1
Ujawnienia w latach
- 2022: 1
- 2023: 22
- 2024: 24
- 2025: 8
- 2026: 27
-
MLFlow unsafe deserialization ten wpis
Dowiedz się, które podatności dotyczą Twojej aplikacji
Po podłączeniu integracji DockRay i włączeniu raportowania oprogramowania DockRay porównuje zgłoszone wersje komponentów ze znanymi podatnościami i powiadamia o potwierdzonych dopasowaniach. Zakres zależy od obsługiwanej technologii i dostępnych biuletynów.