A Server-Side Request Forgery (SSRF) vulnerability exists in MLflow versions prior to 3.9.0. The `_create_webhook()` function in `mlflow/server/handlers.py` accepts a user-controlled `url` parameter w
A Server-Side Request Forgery (SSRF) vulnerability exists in MLflow versions prior to 3.9.0. The _create_webhook() function in mlflow/server/handlers.py accepts a user-controlled url parameter without validation, and the _send_webhook_request() function in mlflow/webhooks/delivery.py sends HTTP POST requests to this attacker-controlled URL. This allows an authenticated attacker to force the MLflow backend to send HTTP requests to internal services, cloud metadata endpoints, or arbitrary external servers. The lack of input sanitization, URL scheme filtering, or allowlist validation on the webhook URL enables exploitation, potentially leading to cloud credential theft, internal network access, and data exfiltration.
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | mlflow | < 3.9.0 | 3.9.0 |
Odnośniki
- Wektor CVSS
CVSS:3.0/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:L/A:N- Słabość (CWE)
CWE-918- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
mlflow- Ujawniono
- 11.05.2026
- Aktualizacja
- 11.10.2026 14:18
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-65h7-c7c4-mghx - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-2219 - 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
-
A Server-Side Request Forgery (SSRF) vulnerability exists in MLflow versions prior to 3.9.0. The `_create_webhook()` function in `mlflow/server/handlers.py` accepts a user-controlled `url` parameter w 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.