开源 AI/ML 平台中发现严重漏洞

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在过去的一个月里, AI/ML Huntr 漏洞赏金平台的成员在 MLflow、ClearML 和 Hugging Face 等流行解决方案中发现了多个严重漏洞。

MLflow 是一个用于简化 ML 开发的平台,提供一组支持现有 ML 应用程序和库的 API。在 CVSS 评分中,MLflow 中有四个关键漏洞,其中最严重的得分为 10。

其中一个漏洞 CVE-2023-6831 被描述为根源于工件删除的路径遍历错误,该操作在使用前对路径进行规范化,允许攻击者绕过验证检查并删除服务器上的任何文件。

第二个漏洞 CVE-2024-0520 存在于 mlflow.data 模块中,该漏洞可被精心设计的数据集滥用,生成未经清理的文件路径,从而允许攻击者访问信息或覆盖文件,并可能实现远程代码执行 (RCE) )。

第三个严重漏洞 CVE-2023-6977 被描述为路径验证绕过,可能允许攻击者读取服务器上的敏感文件,而第四个严重漏洞 CVE-2023-6709 可能导致在加载恶意软件时远程执行代码。

MLflow 2.9.2 中解决了所有四个漏洞,还修复了一个高严重性的服务器端请求伪造 (SSRF) 错误,该错误可能允许攻击者访问内部 HTTP(S) 服务器并可能在受害者计算机上实现 RCE。

Hugging Face Transformers 中发现了另一个严重漏洞,它提供了用于构建 ML 应用程序的工具。

该漏洞 CVE-2023-7018 是由于从远程存储库自动加载 vocab.pkl 文件的函数没有实施任何限制,这可能允许攻击者加载恶意文件并实现 RCE。Transformers 版本 4.36 解决了该漏洞。

Huntr 社区的成员还发现 ClearML 中存在高严重性的存储跨站脚本 (XSS) 缺陷,ClearML 是一个用于在统一环境中自动化 ML 实验的端到端平台。

该问题被追踪为 CVE-2023-6778,是在项目描述和报告部分的 Markdown 编辑器组件中发现的,如果将未经过滤的数据传递给该组件,则允许注入恶意 XSS 有效负载,从而可能导致用户帐户泄露。

Protect AI 尚未公开有关严重性 Paddle 命令注入漏洞 (CVE-2024-0521) 的详细信息,该公司表示,所有漏洞均在发布前 45 天报告给项目维护人员。


转自安全客,原文链接:https://www.anquanke.com/post/id/292802

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