📌 이 취약점에 대해 확인된 사실
전부 발행처가 발표한 값입니다. 우리가 계산하거나 판단한 숫자는 하나도 없습니다.
악용 여부
심각도 (발행처 발표값)
심각9.8
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H
악용 확률 (EPSS)
0.7%
📄 원문 그대로
아래 문장은 전부 발행처가 쓴 것입니다. 번역하지 않습니다 — 보안 문서의 오역은 조치를 바꿉니다.
취약점 설명 (NVD)
MLflow is an open source AI engineering platform for agents, large language models, and machine learning models. From 3.12.0rc0 until 3.17.0, third-party scorer deserialization in mlflow/genai/scorers/base.py accepts request-selected descendants of THIRD_PARTY_SCORER_ALLOWED_MODULES rather than requiring an exact allowed module. A caller can use MLflow artifact endpoints to place a Python module beneath a writable allowed package and submit its module and class through /ajax-api/3.0/mlflow/scorer/invoke. Scorer.model_validate_json() imports the module and constructs the class before trace processing. Authentication-disabled deployments permit this code execution without credentials, while basic-auth deployments require a principal capable of creating an experiment and run and uploading artifacts. In either configuration, the allowed scorer package must be writable by the server process. This issue is fixed in version 3.17.0.
참고
악용 확률 변화
우리가 매일 저장한 EPSS 스냅샷입니다. 원본은 전날 값만 주므로, 이 표는 수집을 시작한 이후만 보여줍니다.
| 기준일 | 확률 | 백분위 |
|---|---|---|
| 2026-10-31 | 0.70% | 53.3% |
| 2026-10-30 | 0.70% | 53.3% |
| 2026-10-29 | 0.70% | 53.2% |
| 2026-10-28 | 0.70% | 53.2% |
🧩 같은 약점 유형 — CWE-94
같은 분류의 다른 취약점입니다. 같은 실수가 제품을 가리지 않고 반복됩니다.