MLflow、機械学習ライフサイクルを管理するためのプラットフォームには、dspyおよびstatsmodelsモデルフレーバーに脆弱性があります。この問題により、安全制御をバイパスして、許可されていないピクルデシリアライゼーションの実行が可能になります。dspyフレーバーには条件付きの安全制御がありますが、モデルパスが.pklで終わらない場合は回避できます。statsmodelsフレーバーにはこの安全制御が完全に欠けており、デフォルトで脆弱です。これらのフレーバーを介してモデルをロードするには、MLmodelファイルでモデルとパスを指定する必要があります。この脆弱性を悪用すると、任意のリモートコード実行が可能になります。攻撃者は、脆弱なフレーバーを介して悪意のあるピクルペイロードをロードすることで、これを達成できます。攻撃には、MLflowモデルを取得する場所への書き込みアクセスが必要です。この脆弱性はMLflowバージョン3.12.0で確認されました。MLflowは、バージョン3.15.0以降でstatsmodelsフレーバーを修正しました。ユーザーはMLflowのインストールをアップグレードすることを推奨します。dspyフレーバーの脆弱性が修正されるまで、ユーザーはピクルデシリアライゼーションを防ぎたい場合は、それを介したモデルのロードを避けるべきです。