Десериализация ненадежных данных может произойти в версиях платформы MLflow, начиная с версии 2.0.0rc0, что позволяет вредоносно загруженно…
Десериализация ненадежных данных может произойти в версиях платформы MLflow, начиная с версии 2.0.0rc0, что позволяет вредоносно загруженной модели Tensorflow выполнять произвольный код в системе конечного пользователя при взаимодействии с ней.
Продукт десериализует ненадёжные данные без достаточной проверки того, что полученные данные окажутся допустимыми.
https://cwe.mitre.org/data/definitions/502.html →Открыть в коллекции CWE →Злоумышленник пытается эксплуатировать приложение путём внедрения дополнительного вредоносного содержимого в процессе обработки сериализованных объектов. Разработчики используют сериализацию для преобразования данных или состояния в статичный двоичный формат с целью сохранения на диск или передачи по сети. Впоследствии эти объекты десериализуются для восстановления данных/состояния. Внедряя некорректный объект в уязвимое приложение, злоумышленник потенциально может скомпрометировать его, манипулируя процессом десериализации. Это может привести к ряду нежелательных последствий, включая удалённое выполнение кода.
https://capec.mitre.org/data/definitions/586.html →Открыть в коллекции CAPEC →