一、 漏洞 CVE-2025-54381 基础信息
漏洞信息
# BentoML 文件上传SSRF漏洞
## 概述
BentoML 是一个用于构建 AI 应用和模型推理服务的 Python 库。在其 1.4.0 至 1.4.19 版本中，文件上传处理系统存在 SSRF（Server Side Request Forgery，服务端请求伪造）漏洞。
## 影响版本
1.4.0 至 1.4.19 版本。
## 细节
漏洞存在于处理 multipart 表单数据和 JSON 请求的组件中。系统会自动从用户提供的 URL 地址下载文件，而未对这些 URL 是否指向内部网络地址、云平台元数据接口或其他敏感资源进行验证。该功能在文档中被明确推荐使用，导致所有使用该特性的部署服务在默认状态下均暴露于 SSRF 攻击风险中。
## 影响
未经身份验证的远程攻击者可利用该漏洞迫使服务器发起任意 HTTP 请求，导致内部资源暴露、元数据泄露，甚至服务被用作请求跳板，对其他系统发起进一步攻击。
神龙判断
是否为 Web 类漏洞： 是
判断理由：
是。这个漏洞是在BentoML版本1.4.0到1.4.19之间的文件上传处理系统中存在的服务端请求伪造（SSRF）漏洞。此漏洞使得未经身份验证的远程攻击者能够强迫服务器向任意URL发起HTTP请求，包括访问内部网络地址、云元数据端点或其他受限制的资源。由于此功能是被官方文档明确推荐的，这使得所有部署的服务都默认暴露于SSRF攻击之下。版本1.4.19中包含了修复此问题的补丁。
提示
尽管我们采用了先进的大模型技术，但其输出仍可能包含不准确或过时的信息。
神龙会尽力确保数据准确，但也请结合实际情况进行甄别与判断。
神龙祝您一切顺利！
神龙会尽力确保数据准确，但也请结合实际情况进行甄别与判断。
神龙祝您一切顺利！
漏洞标题
BentoML is Vulnerable to an SSRF Attack Through File Upload Processing
来源：美国国家漏洞数据库 NVD
漏洞描述信息
BentoML is a Python library for building online serving systems optimized for AI apps and model inference. In versions 1.4.0 until 1.4.19, the file upload processing system contains an SSRF vulnerability that allows unauthenticated remote attackers to force the server to make arbitrary HTTP requests. The vulnerability stems from the multipart form data and JSON request handlers, which automatically download files from user-provided URLs without validating whether those URLs point to internal network addresses, cloud metadata endpoints, or other restricted resources. The documentation explicitly promotes this URL-based file upload feature, making it an intended design that exposes all deployed services to SSRF attacks by default. Version 1.4.19 contains a patch for the issue.
来源：美国国家漏洞数据库 NVD
CVSS信息
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:C/C:H/I:L/A:L
来源：美国国家漏洞数据库 NVD
漏洞类别
服务端请求伪造(SSRF)
来源：美国国家漏洞数据库 NVD
漏洞标题
BentoML 代码问题漏洞
来源：中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
漏洞描述信息
BentoML是BentoML开源的一个开源模型服务库。用于使用 Python 构建高性能和可扩展的人工智能应用程序。 BentoML 1.4.0至1.4.19版本存在代码问题漏洞，该漏洞源于文件上传处理系统未验证用户提供的URL，可能导致服务端请求伪造攻击。
来源：中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
CVSS信息
N/A
来源：中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
漏洞类别
代码问题
来源：中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
二、漏洞 CVE-2025-54381 的公开POC
| # | POC 描述 | 源链接 | 神龙链接 |
|---|---|---|---|
| 1 | Ai相关 | https://github.com/rockmelodies/bentoml_CVE-2025-54381 | POC详情 |
| 2 | CVE-2025-54381 | https://github.com/B1ack4sh/Blackash-CVE-2025-54381 | POC详情 |
| 3 | None | https://github.com/IS8123/CVE-2025-54381 | POC详情 |
| 4 | CVE-2025-54381 | https://github.com/Ashwesker/Blackash-CVE-2025-54381 | POC详情 |
| 5 | CVE-2025-54381 | https://github.com/Ashwesker/Ashwesker-CVE-2025-54381 | POC详情 |
三、漏洞 CVE-2025-54381 的情报信息
标题： SSRF in File Upload Processing · Advisory · bentoml/BentoML · GitHub -- 🔗来源链接
标签：x_refsource_CONFIRM
神龙速读：### 关键信息 #### 漏洞概述 - **漏洞类型**: SSRF (Server-Side Request Forgery) - **受影响版本**: >=1.4.0, <1.4.19 - **修复版本**: 1.4.19 - **严重性**: Critical (CVSS v3: 9.9/10) #### 描述 - **问题**: 在文件上传处理系统中存在SSRF漏洞，允许远程攻击者在未进行身份验证的情况下从服务器发起任意HTTP请求。 - **原因**: 序列化/反序列化处理器对multipart表单数据和JSON请求的处理不当，自动下载用户提供的URL中的文件，而未对内部网络地址进行适当验证。 #### 影响 - 访问AWS/GCP/Azure云元数据服务以窃取凭据 - 枚举并交互内部HTTP服务和API - 绕过防火墙限制访问内部网络资源 - 从服务器视角执行网络侦察 - 获取HTTP响应数据中披露的敏感信息 - 通过精心设计的请求潜在地利用内部服务 #### 修复建议 - 在两个序列化路径中实施全面的URL验证，添加网络限制检查以防止访问内部/私有网络范围、本地主机和云元数据端点。 - 现有的`is_http_url()`函数应增强为包括白名单验证，而不仅仅是方案检查。
标题： Merge commit from fork · bentoml/BentoML@534c358 · GitHub -- 🔗来源链接
标签：x_refsource_MISC
神龙速读：### 关键信息 #### 1. 漏洞类型 - **SSRF (Server-Side Request Forgery)**: 新增的 `is_safe_url` 函数旨在防止基本的 SSRF 攻击。 #### 2. 漏洞修复措施 - **URL 安全检查**: 引入了 `is_safe_url` 函数来验证 URL 是否安全，防止下载文件时发生 SSRF。 - **黑名单主机**: 禁止访问特定的本地和私有 IP 地址（如 `localhost`, `127.0.0.1`, `::1`, `169.254.169.254`）。 - **IP 地址解析**: 使用 `socket.getaddrinfo` 解析主机名，并检查解析后的 IP 地址是否为私有、回环或链路本地地址。 #### 3. 相关代码变更 - **新增函数**: `is_safe_url(url: str) -> bool` - **URL 安全检查逻辑**: - 检查 URL 方案是否为 `http` 或 `https`。 - 解析主机名并检查是否为空。 - 检查主机名是否在黑名单中。 - 解析主机名对应的 IP 地址，并检查是否为私有、回环或链路本地地址。 #### 4. 其他变更 - **日志记录**: 在下载文件前记录请求的 URL。 - **异常处理**: 增加了对 `ValueError` 和 `TypeError` 的捕获，以确保 URL 解析失败时返回 `False`。
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2025-54381
四、漏洞 CVE-2025-54381 的评论
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