MLflow是MLflow开源的一个简化机器学习开发的平台,包括跟踪实验、将代码打包成可重复的运行以及共享和部署模型。 MLflow 3.10.0及之前版本存在安全漏洞,该漏洞源于Dataset Digest Computation组件中mlflow/data/digest_utils.py文件的mlflow.data.digest_utils函数使用弱哈希,可能导致本地攻击者利用该漏洞。
尽管我们使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。神龙努力确保数据的准确性,但请您根据实际情况进行核实和判断。
| 厂商 | 产品 | 影响版本 | CPE | 订阅 |
|---|---|---|---|---|
| - | MLflow | 3.0 |
cpe:2.3:a:mlflow:mlflow:*:*:*:*:*:*:*:*
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| # | POC 描述 | 源链接 | 神龙链接 |
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未找到公开 POC。
登录以生成 AI POC| CVE-2025-67446 | 9.8 CRITICAL | Neterbit NW-431F Router 安全漏洞 |
| CVE-2025-67447 | 9.8 CRITICAL | Neterbit NW-431F Router 安全漏洞 |
| CVE-2025-69755 | 8.2 HIGH | Neterbit NW-431F Router 安全漏洞 |
| CVE-2025-67448 | 7.1 HIGH | Neterbit NW-431F Router 安全漏洞 |
| CVE-2026-10804 | 3.6 LOW | Streamlit 安全漏洞 |
| CVE-2026-10813 | 3.6 LOW | LMCache 安全漏洞 |
| CVE-2025-65640 | Arket Globe Document Intelligence 安全漏洞 | |
| CVE-2026-44393 | OpenStack oslo.messaging 安全漏洞 | |
| CVE-2026-38570 | BACnet Stack 安全漏洞 | |
| CVE-2026-35905 | T3 Technology CPE models 安全漏洞 | |
| CVE-2026-35904 | T3 Technology CPE models 安全漏洞 | |
| CVE-2026-35906 | T3 Technology CPE models 安全漏洞 | |
| CVE-2026-36180 | GNCC GP5 安全漏洞 | |
| CVE-2026-36176 | GNCC GP5 安全漏洞 | |
| CVE-2026-36178 | GNCC GP5 安全漏洞 | |
| CVE-2026-36175 | GNCC GP5 安全漏洞 | |
| CVE-2026-36499 | Open vSwitch 安全漏洞 | |
| CVE-2026-36182 | GNCC GP5 安全漏洞 | |
| CVE-2026-36174 | GNCC GP5 安全漏洞 |
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