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CVE-2023-6977
MLflow Local File Disclosure Vulnerability
Résumé
MLflow Local File Disclosure Vulnerability
Résumé IA snake-internal / snake-template-v1
Une faille nommée CVE-2023-6977 a été découverte dans MLflow Local File Disclosure.
Gravité : Info. Faible gravité ou non encore évaluée.
Ce que vous pouvez faire : mettez à jour le logiciel concerné. En cas de doute, contactez votre service informatique ou recherchez "MLflow Local File Disclosure CVE-2023-6977" sur le site de l'éditeur.
CVE-2023-6977 (MLflow Local File Disclosure). Gravité : Info. Catégorie : CWE-29.
Plan de réponse :
1. Vérifier l'avis de l'éditeur (versions affectées, version corrigée).
2. Si une version vulnérable tourne en production, planifier l'intervention (urgence selon KEV/CVSS).
3. Sans correctif disponible, mitiger via règle WAF, désactivation de la fonctionnalité, etc.
4. Surveiller les logs / SIEM pour les IOC et signatures de PoC connus.
PoC et correctifs : voir la section « Références », MITRE et NVD.
❓ Quel est le problème
Une faille (CVE-2023-6977) dans MLflow Local File Disclosure. Une faille logicielle sérieuse a été identifiée.
📍 Périmètre concerné
Versions ciblées de MLflow Local File Disclosure (voir l'avis éditeur). Si en production, identifiez l'exposition immédiatement.
🔥 Gravité
Gravité : Info. Faible gravité ou non encore évaluée.
🔧 Comment corriger
Appliquez la version corrigée indiquée dans l'avis éditeur. (Schéma de mitigation typique pour CWE-29)
🛡️ Contournement
Si aucun correctif n'est disponible, désactivez la fonctionnalité concernée, appliquez des règles WAF, bloquez via ACL réseau ou isolez la version vulnérable.
🔍 Détection
Vérifiez les versions, analysez les dépendances via SBOM, et surveillez le SIEM pour les IOC et signatures de PoC associés.
Paquets affectés
Bitnami
mlflow
[{"type":"SEMVER","events":[{"introduced":"1.0.0"},{"fixed":"2.9.2"}]}]
PyPI
mlflow
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"2.9.2"}]}]
Références
- advisory https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2023-6977
- advisory https://github.com/advisories/GHSA-qg8p-32gr-gh6x
- package https://github.com/mlflow/mlflow
- package https://pypi.org/project/mlflow
- web https://github.com/mlflow/mlflow/commit/4bd7f27c810ba7487d53ed5ef1038fca0f8dc28c
- web https://huntr.com/bounties/fe53bf71-3687-4711-90df-c26172880aaf