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CVE-2025-15379
critical
CVSS 9.8
Injection de commande dans mlflow (CVE-2025-15379)
Résumé
injection de commande dans mlflow (CVE-2025-15379). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Exploitable via ``python_env.yaml``. Atténuation : mise à jour vers `3.8.1` ou plus.
Résumé IA snake-internal / snake-material-v2
Une vulnérabilité référencée **CVE-2025-15379** a été découverte dans mlflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme ``python_env.yaml`` à distance pour détourner le produit.
L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Score CVSS : 9.8/10.
Action : mettez à jour mlflow vers **3.8.1** ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « mlflow CVE-2025-15379 » sur le site de l'éditeur.
CVE-2025-15379 (mlflow) — CWE-77 / CVSS v3 9.8
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / non authentifié / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : `python_env.yaml`
Correctif : `3.8.1` — appliquer immédiatement
Plan : 1) Audit SBOM, 2) Mise à jour staging→prod, 3) Surveillance WAF/proxy sur les endpoints affectés, 4) Recherche d'IOC dans les logs.
Réfs : voir GHSA / avis éditeur / version corrigée liés sur cette page.
❓ Quel est le problème
Une **vulnérabilité** (CWE-77) affecte mlflow. Les attaquants atteignent le code vulnérable via ``python_env.yaml`` sans authentification.
📍 Périmètre concerné
mlflow — . Surface d'attaque : `python_env.yaml`.
🔥 Gravité
Gravité : Critique (CVSS 9.8/10). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système
🔧 Comment corriger
Mettre à jour vers **3.8.1**.
🛡️ Contournement
En attendant le correctif : désactivez la fonctionnalité concernée, appliquez des règles WAF, ou restreignez l'accès par ACL réseau.
🔍 Détection
Recherchez dans les logs des requêtes correspondant aux IOC connus de cette CVE. Auditez les SBOM/dépendances.
Actions de réponse (7 étapes)
Étapes concrètes et exemples de commandes que les équipes SOC/SRE doivent exécuter dans l'ordre
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1Identify exposure identify
grep -r 'mlflow' . | grep -v node_modulesリポジトリと本番環境の依存ファイル (package-lock.json / requirements.txt / go.sum / Gemfile.lock 等) で `mlflow` を grep し、稼働しているサービス・バージョンを把握する。
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6Apply patch patch
Upgrade mlflow to 3.8.1ステージング環境で 3.8.1 に上げて回帰テスト → 本番反映。回帰テストはアプリの主要ハッピーパスと、Step 3 で見つけた異常検知の続報チェックを含めること。
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7Post-deployment verification verify
Confirm patched version is live in productionパッチ適用後、ステージングで PoC または同等の悪用パターンを再現して脆弱性が閉じたことを確認。本番では Step 3 と同じログクエリでアラート再発が無いか継続監視。
Paquets affectés
PyPI
mlflow
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"3.8.1"}]}]
Bitnami
mlflow
[{"type":"SEMVER","events":[{"introduced":"3.8.0"},{"fixed":"3.9.0"}]}]
Références
- advisory https://github.com/advisories/GHSA-r23q-823p-vmf7
- package https://github.com/mlflow/mlflow
- package https://pypi.org/project/mlflow
- web https://github.com/mlflow/mlflow/commit/361b6f620adf98385c6721e384fb5ef9a30bb05e
- web https://huntr.com/bounties/dc9c1c20-7879-4050-87df-4d095fe5ca75
- web https://access.redhat.com/security/cve/CVE-2025-15379
- web https://bugzilla.redhat.com/show_bug.cgi?id=2452949
- web https://security.access.redhat.com/data/csaf/v2/vex/2025/cve-2025-15379.json
- web https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2025-15379
- web https://github.com/mlflow/mlflow/commit/a22ce7157f646bdce4c95106fc38ccc9ca289205