CVE-2026-2614 mlflowにおける任意ファイル読み取り パストラバーサル脆弱性対策でAIインフラ強化ガイド

結論

• 危険度: 情報なし
• 対象: (詳細はベンダーアドバイザリ参照)
• 修正: ベンダーアドバイザリ参照
• KEV: No (NVD Critical由来。CISA KEVには未登録)

タイトルの緊急度プレフィックス（【至急】【最重大】等）の意味

表記	条件	意味	対応目安
【至急/ランサム悪用】	CISA KEV登録 + ランサムウェア悪用観測	ランサムグループが現在進行形で悪用	本日中に対応開始
【至急/重大】	CISA KEV登録 + CVSS 9.0以上	実世界で攻撃観測あり + スコア極めて高い	本日中に対応開始
【重大/KEV登録】	CISA KEV登録(CVSS低またはNVD未反映)	実世界で攻撃観測あり	数日以内
【最重大】	CVSS 9.5以上(KEV未登録)	理論上の危険度ほぼ満点、攻撃観測はまだない	1週間以内に対応計画
【重大】	CVSS 9.0〜9.4(KEV未登録)	Critical帯の理論的高リスク	1〜2週間以内
【高】	CVSS 7.0〜8.9(KEV未登録)	High帯のリスク	計画的に対応
(プレフィックスなし)	CVSS 7.0未満	Medium以下のリスク	通常メンテで対応

「至急」と「最重大」の違い: 「至急」は CISA(米国政府機関)が 実際に悪用を観測した CVEに付与されます。「最重大」は CVSS スコア上は最高峰だが、まだ悪用観測がない ものです。同じCVSS 9.8でもKEV登録の有無で扱いが変わります。

最終更新: 2026-05-12 ｜ 本記事は公式情報をもとに作成しています。最新情報はベンダー公式アドバイザリを必ずご確認ください。

STEP	やること	かかる目安
STEP 1	何が起きているか理解する	5分
STEP 2	急ぎ対応すべきか判断する	3分
STEP 3	自分の環境が対象か確認する	5〜15分
STEP 4	修正を適用する	環境による
STEP 5	修正されたことを確認する	5分

STEP 1: 何が起きているか

一言でいうと

CVE-2026-2614はmlflowの3.9.0以前のバージョンにある脆弱性です。認証なしでリモートから任意のファイルを読み取れます。LLMゲートウェイやAIモデル管理サーバーを運用する技術者は最優先で対応が必要です。

やさしく説明すると

これは玄関の鍵をかけ忘れているようなものです。だれでも自由に中に入れて、書類を勝手に持ち出せます。AIや機械学習のモデルを管理するサーバーで、特定のリクエストを送ると本来隠すべきデータファイルを丸見えにできます。内部の重要情報が漏れてしまうためヒヤッとする状況です。

技術的な原因

この脆弱性はCWE-22「パス・トラバーサル」（Path Traversal）に分類されます。簡単に言うと、ファイルの場所を指定する際に不正なパス（例: ../など）を検査せずに受け入れてしまう欠陥です。

mlflowの`_create_model_version()`ハンドラが`mlflow.prompt.is_prompt`タグを付けられたリクエストを特別扱いし、本来検査すべきファイルパスのバリデーションをバイパスしています。そのため攻撃者は任意のファイルのパスを設定できます。後続の`get_model_version_artifact_handler()`関数が検証せず直接ファイルを返してしまいます。

影響を受けると何が困るか

• AIモデル管理サーバーの任意ファイル読み出しにより、APIキー等の機密情報が漏洩する
• LLMコンテキストや顧客情報が盗まれてプライバシー侵害が発生する
• プロンプトインジェクションやエージェント乗っ取りの踏み台に悪用される可能性
• モデルやRAGデータの改ざんや無断コピーによる事業リスク
• 請求コスト増加やテナント間データ分離の破壊
• Cursor/ClineなどAI駆動開発ツール経由でのデータ漏洩リスク増

もっと詳しく調べたい人へ — 公式情報源マップ

本記事は以下の公式・準公式の情報源から内容を集約しています。一次情報を確認したい場合や英語で詳細を読みたい場合は、各リンクから直接アクセスできます。

カテゴリ	情報源	言語	何が分かるか	リンク
総合	NVD（米国 NIST）	英	米国政府の脆弱性データベース。CVSSスコア、影響を受けるCPE、参考リンクの総合ハブ。最も網羅的。	開く
総合	MITRE CVE	英	CVE採番機関の公式記録。CVE記述の「正本」。NVDより記載が簡潔だが一次情報。	開く
総合	JVN iPedia（JPCERT/CC・IPA）	日	日本のCSIRTが運用する脆弱性対策情報データベース。日本語で概要・対策が読める。掲載がない場合あり。	開く
総合	CISA KEV（悪用観測カタログ）	英	米国CISAが実際に悪用を確認している脆弱性のカタログ。掲載されていれば最優先で対応。	開く
総合	GitHub Advisory Database	英	OSSパッケージ（npm/pypi/maven/composer/go等）別の脆弱性アドバイザリ。修正PRへのリンクが豊富。	開く
総合	OpenCVE	英	複数CVEデータベースの集約検索サービス。タイムラインや関連CVEの俯瞰に有用。	開く
Linux	Red Hat CVE	英	Red Hat製品（RHEL/CentOS Stream/Rocky/AlmaLinux系）の影響評価とパッチ状況。	開く
Linux	Ubuntu Security	英	Ubuntu の影響評価。各Ubuntuバージョン（22.04/24.04等）でのパッチ提供状況が一目で分かる。	開く
Linux	Debian Security Tracker	英	Debian の影響評価。stable/testing/sid別のパッチ状況。Debian派生ディストリ利用者向け。	開く
Linux	SUSE CVE	英	SUSE Linux Enterprise / openSUSE の影響評価とパッチ状況。	開く
悪用	Exploit Database	英	公開エクスプロイトのアーカイブ。検出ツールやペネトレーションテストでの参照用。	開く
悪用	Packet Storm Security	英	セキュリティアドバイザリ・エクスプロイトの集約サイト。古めの情報も含む。	開く
悪用	GitHub PoC 検索	英	GitHubコード検索でCVE IDを直接検索。野良PoCの早期発見に。	開く
悪用	X（Twitter）検索	日英	直近の議論やニュースを観測。In-the-wild悪用の早期検知に有用。	開く
スキャナ	Snyk Vulnerability DB	英	パッケージ別の脆弱性詳細と修正バージョン。OSS依存ライブラリ追跡に有用。	開く
スキャナ	Tenable（Nessus）	英	Nessusスキャナでの検出プラグイン情報。検出ロジックの参考に。	開く
スキャナ	Rapid7（Metasploit/Nexpose）	英	Metasploit悪用モジュール、Nexposeでの検出情報。	開く

掲載しているのは無料でアクセスできる情報源のみです。CVEによっては掲載がないサイトもあります（特にJVN iPediaは日本国内で報告された脆弱性のみ掲載）。

STEP 2: 急ぎ対応すべきか判断する

結論: 中

判断根拠

• CVSSスコアは未公表で、深刻度の具体的数値は確認できません。
• EPSSスコアは 0.04% と低く、直近30日間で悪用される予測確率は低いです。
• ランサムウェアグループによる悪用は現在確認されていません。
• 公開されているPoC（実証コード）はありません。
• ネットワーク経由で認証なしにファイルを読み出せるため攻撃難易度は低いですが、現状では悪用活発度は低いと判断します。

誰が動くべきか

• MLflowを利用してLLMモデルの管理をしている開発・運用チーム
• LLM GatewayやAgentフレームワークのインフラ担当者
• AI駆動開発でMLflowを組み込んでいるバイブコーダー開発者
• AI Security担当者、機械学習基盤（MCP Server、LLM Proxyなど）運用者

STEP 3: 自分の環境が対象か確認する

影響を受けるバージョン

製品	脆弱なバージョン範囲	修正版
mlflow	3.9.0 以下	3.10.0 以上

バージョン確認コマンド

Python (pip)

pip show mlflow

出力例:

Name: mlflow
Version: 3.9.0
Summary: MLflow: An open source platform for the machine learning lifecycle.
...

判定: バージョンが 3.9.0 以下なら脆弱。3.10.0 以上なら安全。

Python (poetry)

poetry show mlflow

出力例:

name         : mlflow
version      : 3.9.0
description  : MLflow: An open source platform for the machine learning lifecycle.

判定: バージョンが 3.9.0 以下なら脆弱。3.10.0 以上なら安全。

Python (conda)

conda list mlflow

出力例:

# packages in environment at /home/user/anaconda3/envs/myenv:
# Name                    Version                   Build  Channel
mlflow                    3.9.0                    py39_0    conda-forge

判定: バージョンが 3.9.0 以下なら脆弱。3.10.0 以上なら安全。

設定確認

この脆弱性は特定のタグを使ったリクエストでパス検証をバイパスするため、バージョンによる対応が必須です。設定依存ではありません。つまり、バージョンが脆弱範囲内であればすべての設定で影響を受けます。

Nucleiテンプレートでの検出

現時点で公開されているNucleiテンプレートはありません。バージョン確認で対応してください。

STEP 4: 修正を適用する

パッチ適用

Python環境でのアップグレード

pip install --upgrade mlflow

出力例:

Collecting mlflow
  Downloading mlflow-3.10.0-py3-none-any.whl (total 12.0 MB)
Installing collected packages: mlflow
Successfully installed mlflow-3.10.0

判定: バージョンが 3.10.0 以上になれば脆弱性は修正済みです。

注意:

注意: アップグレード前に必ずバージョン確認とバックアップ取得を行いましょう。ステージング環境で動作確認を実施してから本番適用してください。

パッチ即時適用ができない場合の暫定対応

公式の暫定対応策は提示されていません。必要に応じて、ネットワークレベルで該当APIのアクセス制限やWAF/IPSでの検査ルール追加を検討してください。

STEP 5: 修正されたことを確認する

STEP 3 で実行したバージョン確認コマンドをもう一度実行し、修正済みのバージョンになっていることを確認します。

期待される出力

Python (pip)

pip show mlflow

出力例:

Name: mlflow
Version: 3.10.0
Summary: MLflow: An open source platform for the machine learning lifecycle.
...

判定: バージョンが 3.10.0 以上ならOK

追加で確認すべきこと

バージョン更新後は、可能であればWAFのログやサーバのアクセスログに不審なファイルリクエストがないかを監視してください。Nucleiテンプレートが利用可能になれば再実行を推奨します。

補足: 悪用観測状況

CVE-2026-2614は2026年5月時点でランサムウェア悪用の報告はありません。悪用に関するPoCや公開エクスプロイトも存在しません。EPSSスコアが低く、悪用は現時点では活発とは言えません。

補足: CVSSメトリクス詳細

• AV（攻撃元の場所）: 不明（未公表）
• AC（攻撃の難しさ）: 不明（未公表）
• PR（必要な権限）: なし（認証不要）
• UI（ユーザー操作）: 不要
• S（範囲）: 不明（未公表）
• C（機密性への影響）: 高（任意ファイル読み出しによる機密情報漏洩）
• I（完全性への影響）: なし
• A（可用性への影響）: なし

よくある質問（FAQ）

Q. このCVEに対応するために最低限すべきことは何ですか？

A. STEP 3でバージョンを確認し、3.9.0以下ならSTEP 4で3.10.0以上にアップグレードしてください。

Q. パッチが適用できない場合、どうすればよいですか？

A. 公式の暫定策はありませんが、ネットワークのアクセス制限やWAF/IPSのルール追加で該当リクエストを防ぐ対応を検討してください。

Q. 既に攻撃を受けているか確認する方法はありますか？

A. サーバアクセスログに不正なファイル読み出しリクエストがないかを調査し、疑わしい活動があれば追加調査してください。

Q. なぜEPSSスコアが重要なのですか？

A. CVSSは脆弱性の理論的深刻度を示しますが、EPSSは「実際に悪用される確率」を示します。両方を合わせて優先度を正確に判断しましょう。

Q. このCVEと類似の脆弱性は他にもありますか？

A. CWE-22「パス・トラバーサル」はウェブアプリケーションでよくある問題です。類似の脆弱性は他製品やAIフレームワークでも報告されています。

参考文献

• NVD – CVE-2026-2614
• mlflow GitHub 修正コミット
• GitHub Advisory Database GHSA-42h5-h8qh-vv9v
• huntr bounty report

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