「BentoML」に深刻な脆弱性 ─ ファイルアップロード処理に起因

機械学習モデルのデプロイに利用されるフレームワーク「BentoML」に脆弱性が明らかとなった。アップデートで修正されている。

「JSON」や「multipart/form-data」におけるファイルアップロード機能の処理にサーバサイドリクエストフォージェリ（SSRF）の脆弱性「CVE-2025-54381」が明らかとなったもの。

ファイルのアップロードを処理するほとんどの「MLサービス」に影響を与える脆弱性だという。

URL形式の入力値を受け取ると、十分な検証を行わずにファイルをダウンロードしてしまうため、認証なしに外部から任意のHTTPリクエストをサーバ側で実行することが可能。内部システムの情報収集や不正な操作に悪用されるおそれがある。

具体的には、認証情報や設定などのメタデータやログをサーバより窃取されたり、内部HTTPサービスやAPIを把握されて不正な操作が行われるおそれがある。セキュリティ機能やアクセス制御のバイパス、連携する内部サービスの不正操作などが行われるおそれもある。

（Security NEXT - 2025/07/30 ）ツイート