Vulnerabilidade SSRF não autenticada detectada no MLflow
O MLflow comunicou a existência de uma vulnerabilidade crítica relacionada com a falsificação de solicitações SSRF que afeta versões anteriores à 3.15.0 da sua plataforma. Esta falha permitiria a um atacante interagir com a API de webhooks do registo de modelos sem necessidade de autenticação, segundo informou o INCIBE-CERT a 18 de agosto de 2026.
Detalhes técnicos da vulnerabilidade
A vulnerabilidade, identificada como CVE-2026-64849, encontra-se no endpoint POST não autenticado /api/2.0/mlflow/webhooks/{id}/test. Em versões anteriores à 3.15.0, a função _validate_webhook_url() validava apenas a URL original, mas o processo de entrega de webhooks seguia redireções sem restringir a resolução do nome do host. Isto permitia que os atacantes realizassem solicitações SSRF e acedessem a serviços internos ou na nuvem, obtendo informações sobre o estado e conteúdo das respostas.
Implicações da falsificação de solicitações SSRF no MLflow
O problema reside no fato de que o mecanismo de validação não bloqueava redireções HTTP nem ataques de rebind DNS, o que facilitava a exploração. Ao não requerer autenticação, a falsificação de solicitações SSRF podia ser utilizada para aceder a recursos internos através do servidor vulnerável. Isto representa um risco significativo para a segurança das infraestruturas que utilizem versões anteriores do MLflow.
Medidas recomendadas e atualização
Para mitigar esta vulnerabilidade, o MLflow publicou a versão 3.15.0, que corrige a falha no processo de validação e entrega de webhooks. A atualização garante que as redireções e resoluções DNS sejam controladas corretamente para impedir acessos não autorizados. Recomenda-se aos utilizadores do MLflow que atualizem para esta versão para evitar possíveis ataques baseados na falsificação de solicitações SSRF.
Contexto e alcance do alerta
O MLflow é uma plataforma de código aberto orientada para a engenharia de inteligência artificial e modelos de aprendizagem automática. Segundo o INCIBE, a severidade desta falha é crítica devido à possibilidade de acesso não autenticado a recursos internos através de técnicas SSRF.
Este alerta evidencia a necessidade de manter atualizadas as ferramentas de desenvolvimento e operação em ambientes de IA para evitar riscos derivados de vulnerabilidades em componentes de integração e automação.
Mais informações e detalhes técnicos podem ser consultados na fonte original fornecida pelo INCIBE.
Publicado: 19/08/2026. Conteúdo verificado com critérios de experiência, autoridade e fiabilidade (E-E-A-T).
Este artigo pode ter usado ferramentas de inteligencia artificial como apoio para estrutura, edicao, traducao ou revisao. A responsabilidade editorial e a revisao final continuam a ser de Toni Berraquero. Ver politica de IA
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