MLflow, 머신러닝 라이프사이클 관리를 위한 플랫폼에 dspy 및 statsmodels 모델 플래버에 취약점이 존재합니다. 이 문제는 안전 제어를 우회하여 비인가된 pickle 역직렬화를 허용합니다. dspy 플래버는 모델 경로가 .pkl로 끝나지 않는 경우 우회될 수 있는 조건부 안전 제어를 가지고 있습니다. statsmodels 플래버는 이 안전 제어가 완전히 누락되어 기본적으로 취약합니다. 이러한 플래버를 통해 모델을 로드하려면 MLmodel 파일에 모델과 경로를 지정해야 합니다. 이 취약점을 악용하면 임의의 원격 코드 실행이 가능합니다. 공격자는 취약한 플래버를 통해 악의적인 pickle 페이로드를 로드하여 이를 달성할 수 있습니다. 이 공격은 MLflow 모델을 얻는 위치에 쓰기 액세스가 필요합니다. 이 취약점은 MLflow 버전 3.12.0에서 확인되었습니다. MLflow는 버전 3.15.0 이상에서 statsmodels 플래버를 패치했습니다. 사용자들은 MLflow 설치를 업그레이드하는 것이 좋습니다. dspy 플래버 취약점이 수정될 때까지, 사용자들은 pickle 역직렬화를 방지하려면 해당 플래버를 통해 모델을 로드하는 것을 피해야 합니다.