A command injection vulnerability exists in mlflow/mlflow versions before v3.7.0, specifically in the `mlflow/sagemaker/__init__.py` file at lines 161-167. The vulnerability arises from the direct interpolation of user-supplied container image names into shell commands without proper sanitization, which are then executed using `os.system()`. This allows attackers to execute arbitrary commands by supplying malicious input through the `--container` parameter of the CLI. The issue affects environments where MLflow is used, including development setups, CI/CD pipelines, and cloud deployments.
| Métrique | Valeur | Interprétation |
|---|---|---|
|
AV (Vecteur d'Attaque)
Attack Vector
|
Network (N)
|
Exploit possible à distance via réseau (HTTP, API, etc.) |
|
AC (Complexité d'Attaque)
Attack Complexity
|
High (H)
|
Conditions spécifiques doivent être réunies pour exploiter |
|
PR (Privilèges Requis)
Privileges Required
|
None (N)
|
Aucune authentification requise |
|
UI (Interaction Utilisateur)
User Interaction
|
Required (R)
|
Nécessite une action utilisateur (clic lien, ouverture fichier, etc.) |
|
S (Périmètre)
Scope
|
Unchanged (U)
|
Impact reste dans le périmètre du composant compromis |
|
C (Impact Confidentialité)
Confidentiality Impact
|
High (H)
|
Divulgation totale d'informations |
|
I (Impact Intégrité)
Integrity Impact
|
High (H)
|
Modification totale des données possible |
|
A (Impact Disponibilité)
Availability Impact
|
High (H)
|
Interruption totale du service possible |
MLflow has a command injection in mlflow/sagemaker/__init__.py
Command Injection in mlflow/mlflow