Insufficient sanitization in MLflow leads to XSS when running an untrusted recipe.
Insufficient sanitization in MLflow leads to XSS when running an untrusted recipe.
This issue leads to a client-side RCE when running an untrusted recipe in Jupyter Notebook.
The vulnerability stems from lack of sanitization over template variables.
Betroffene Software
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| Plattform | Paket | Anfällige Versionen | Behoben in |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | mlflow | < 2.10.0 | 2.10.0 |
Verweise
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-27132
- https://github.com/mlflow/mlflow/pull/10873
- https://github.com/mlflow/mlflow
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/mlflow/PYSEC-2024-240.yaml
- https://research.jfrog.com/vulnerabilities/mlflow-untrusted-recipe-xss-jfsa-2024-000631930
- https://research.jfrog.com/vulnerabilities/mlflow-untrusted-recipe-xss-jfsa-2024-000631930/
- https://github.com/advisories/GHSA-6749-m5cp-6cg7
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:R/S:C/C:H/I:H/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-79- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
mlflow- Veröffentlicht
- 23.02.2024
- Aktualisiert
- 11.10.2026 12:20
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-6749-m5cp-6cg7 - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2024-240 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
Schwachstellenhistorie: mlflow
Alle veröffentlichten Schwachstellen dieses Pakets (Python (PyPI)), neueste zuerst. Zeigt, ob es ein einmaliger Ausrutscher ist oder ein Paket, das man im Auge behalten muss.
- Einträge insgesamt
- 82
- Erste → letzte
- 02.2022 09.2026
- Ohne Fix
- 18
- In Angriffen ausgenutzt
- 1
Verteilung nach Schweregrad
- Kritisch 20
- Hoch 48
- Mittel 13
- Niedrig 1
Veröffentlichungen pro Jahr
- 2022: 1
- 2023: 22
- 2024: 24
- 2025: 8
- 2026: 27
-
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