Kibernetinės grėsmės vis dažniau paliečia ir dirbtinio intelekto infrastruktūrą. Naujas aktualus pavyzdys – kritinė atvirojo kodo platformos „MLflow“ spraga CVE-2026-64849, kurios išnaudojimas jau užfiksuotas realiose atakose.

„MLflow“ naudojama AI ir mašininio mokymosi sprendimų kūrimui, modelių bei eksperimentų valdymui ir stebėsenai. Pažeidžiamumas susijęs su SSRF (Server-Side Request Forgery) – ataka, kai pažeidžiamas serveris priverčiamas užpuoliko vardu kreiptis į kitus, įprastai iš išorės nepasiekiamus resursus.

Šiuo atveju užpuolikas, galintis pasiekti pažeidžiamą „MLflow Tracking Server“, tam tikromis sąlygomis gali be autentifikacijos pasiekti vidines paslaugas ar debesijos metaduomenis ir gauti jų atsakymus. Tai gali kelti pavojų, pavyzdžiui, debesijos prieigos duomenims ar kitai vidinei informacijai.

Spraga ištaisyta „MLflow 3.15.0“. Organizacijoms, naudojančioms „MLflow“, verta patikrinti įdiegtą versiją, atnaujinti pažeidžiamas sistemas ir įvertinti, ar „MLflow“ serveriai nėra be reikalo pasiekiami iš interneto. Kadangi jau yra duomenų apie aktyvų pažeidžiamumo išnaudojimą, šį atnaujinimą verta laikyti prioritetiniu.

Ši situacija taip pat primena platesnę tendenciją: AI platformos tampa įprastos IT infrastruktūros dalimi, todėl jų atnaujinimai, prieigos kontrolė ir tinklo segmentavimas turi būti valdomi taip pat nuosekliai kaip ir kitų kritinių sistemų.

Šaltiniai: https://github.com/mlflow/mlflow/security/advisories/GHSA-7gwp-5pfp-969j
https://www.bleepingcomputer.com/news/security/cisa-warns-of-hackers-exploiting-critical-mlflow-vulnerability/