CVE-2026-33865 MLflow 存储型XSS漏洞

MLflow在3.10.1及之前的版本中存在一个严重的存储型跨站脚本（XSS）漏洞。该漏洞的根本原因在于Web界面中对基于YAML的MLmodel工件解析时缺乏足够的安全过滤。已获得认证的攻击者能够上传精心构造的恶意MLmodel文件。一旦其他用户在Web界面中访问并查看该受感染的工件，其中嵌入的恶意JavaScript代码将自动执行。这使得攻击者能够窃取敏感信息、劫持用户会话，甚至冒充受害者执行未授权操作。

该漏洞源于MLflow在处理模型元数据文件（MLmodel）时的不安全渲染机制。MLmodel文件通常采用YAML格式，包含模型的描述、参数和标签等信息。当用户上传模型后，Web UI会解析这些YAML内容并将其呈现在页面上。如果后端在解析YAML后未对特定字段（如description）进行严格的HTML实体编码，或者前端直接使用了`v-html`等不安全的渲染方式，攻击者便可以在YAML字段中注入JavaScript代码。由于这是存储型漏洞，恶意代码会持久化存储在服务器上。攻击者只需拥有低权限账号即可上传文件，诱导高权限用户（如管理员）查看页面，即可触发XSS攻击，进而窃取Session Token或执行管理员权限下的API操作。