CVE-2026-4035 MLflowにおける環境変数漏洩による機密情報流出脆弱性 AI Gateway利用者向けセキュリティ対策指南

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: 2026-06-03 ｜ 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	3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	3分

STEP 1: 何が起きているか

一言でいうと

CVE-2026-4035はMLflowの3.11.0未満のバージョンにある脆弱性で、AI Gatewayの秘密情報設定に含まれる環境変数が解決され、認証情報が攻撃者管理のサーバに漏洩します。LLM GatewayやAI Gatewayを運用するエンジニアにとって最優先で対応すべき問題です。

やさしく説明すると

これは「玄関の鍵の合鍵を勝手に作られてしまう」ような問題です。実際にはAI Gatewayの設定で環境変数を秘密にしているつもりが、その値が運用中に展開されて外部に漏れてしまうのです。しかも、ネットワーク越しに誰でもアクセスできる状態だと、簡単に大事な情報が奪われます。

たとえばクラウドのAPIキーやサーバの認証情報を盗まれ、それを使って勝手にコードが実行されたり、システム内の機密データが外部に持ち出されたりします。特にAIやLLM環境では、一つの認証情報漏洩から複数のテナントへの横展開も起こり得ます。

技術的な原因

この脆弱性はCWE-201（情報漏洩）に該当します。MLflowのAI Gatewayに設定するapi_keyフィールドに、環境変数を表す$ENV_VAR参照が使えます。これが実行時に解決（展開）され、認証ヘッダーとしてアップストリーム先へ送信されます。

本来は秘匿すべき環境変数が外部に送信され、低権限認証ユーザまたは認証なしユーザでも攻撃に利用可能です。基本認証が有効か無効かによって攻撃可能な利用者が変わります。

影響を受けると何が困るか

• OpenAIやAnthropicなどクラウドAPIキーの漏洩
• LLMコンテキストや顧客データの窃取
• プロンプトインジェクション経由でのAgent乗っ取り
• モデルやRAG(検索拡張生成)データの改ざん
• 請求コストの爆増につながる悪用
• テナント間での情報漏洩・横展開
• AIコーディングツール(Cursor/Cline等)経由でのローカルファイル読み取り・任意コード実行
• IDE拡張のリモート操作
• .envや認証情報の漏洩によるさらなる侵入

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スコアの公開なし。NVDには詳細スコア未設定のため、客観的な危険度は不明。
• EPSS悪用予測スコアは未公開。直近30日での悪用予測なし。
• ランサムウェアによる悪用観測は現時点で不明。
• 公開されたPoCコードはGitHub上に存在せず、まだ攻撃の広範な拡散はないと見られる。
• 脆弱性は基本認証環境では低権限認証ユーザが利用でき、認証なし環境では全員が利用可能という条件付き。

誰が動くべきか

• MLflowを利用したAI GatewayやLLM Proxy、Agenticフレームワークの運用・開発チーム
• LLM Gateway運用チーム（特にbasic-authが未設定の環境）
• RAGパイプライン保守者でMLflowベースの環境を使っている人
• バイブコーダー開発者（Cursor/Cline/Aider/GitHub Copilot等）でMLflow連携がある場合

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/mlflow	3.11.0未満	3.11.0以上

バージョン確認コマンド

Python（pip）

pip show mlflow

出力例:

Name: mlflow
Version: 3.10.0
Summary: MLflow: A platform for the machine learning lifecycle.
...

判定: Versionが 3.11.0未満なら脆弱、以上なら安全です。

Python（pip list からの確認）

pip list | grep mlflow

出力例:

mlflow         3.10.0

判定: 出力のバージョン番号を見て 3.11.0未満なら脆弱です。

設定確認

この脆弱性はAPI Gateway秘密情報（secrets）の api_key フィールドに環境変数参照（$ENV_VAR）が使われているかどうかで発生します。設定ファイル等で環境変数展開が有効か確認してください。

なお、basic-auth設定の有無で攻撃可能な権限が異なります。basic-auth未設定の場合、認証なしで悪用される可能性があります。

設定に依存するため、環境変数参照を使っていなければ問題ありません。逆に設定依存で環境変数が展開される場合は脆弱です。

Nucleiテンプレートでの検出

本CVEに対応した公式・公開のNucleiテンプレートは現時点で確認できません。バージョン確認にて対応してください。

STEP 4: 修正を適用する

パッチ適用

本脆弱性はmlflow/mlflowの 3.11.0以降で修正されています。該当環境では以下コマンドでアップグレードしてください。

Python（pip）

pip install --upgrade mlflow

判定: バージョンが 3.11.0 以上になれば修正済みです。

注意: パッチ適用前に必ずバックアップを取得してください。Staging環境での動作検証を行い、本番環境のダウンタイムを計画してから適用してください。

パッチ即時適用ができない場合の暫定対応

現時点で公式の暫定対応策は提示されていません。設定ファイルで環境変数展開を無効化可能なら実施してください。さらに、basic-authを有効にして認証なしアクセスを防ぐことを推奨します。

ネットワークレベルでアップストリーム先への送信経路を制限し、未承認の情報送出を防ぐ対策も検討してください。

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、再度実行してください。

期待される出力

Python（pip）

pip show mlflow

出力例:

Name: mlflow
Version: 3.11.0
Summary: MLflow: A platform for the machine learning lifecycle.

判定: バージョンが 3.11.0 以上ならOKです。

追加で確認すべきこと

公開Nucleiテンプレートがないため、バージョン確認による確認が主になります。また、ログに不審なアクセスや異常な通信がないか監視を続けてください。

補足: 悪用観測状況

現時点でCISA KEVカタログに本CVEは登録されておらず、ランサムウェアでの悪用は確認されていません。GitHubにも公開PoCは存在せず、実際の攻撃観測はまだ報告されていません。

補足: CVSSメトリクス詳細

• AV（攻撃ベクター）: 未設定
• AC（攻撃困難度）: 未設定
• PR（攻撃者権限）: 低権限または未認証
• UI（ユーザ操作）: なし
• S（範囲）: サーバー環境変数の情報漏洩
• C（機密性影響）: 高（認証情報漏洩）
• I（完全性影響）: 中（アーティファクト改ざん可能性）
• A（可用性影響）: 低（直接のサービス停止は無し）

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MLflowのバージョンを確認し、3.11.0未満ならSTEP 4で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. 環境変数展開を使わない設定にするか、basic-authを有効化して認証なしアクセスを防ぎ、ネットワーク隔離も検討してください。

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. 公式のIOCは現時点でありませんが、サーバーログで外部への環境変数参照情報送出の疑いがないか確認してください。

Q. なぜEPSSスコアが重要なのですか？

A. EPSSは「実際に悪用される確率」を示します。CVSSだけでなくEPSSを見ると優先順位がより正確に判断できます。

Q. このCVEと類似の脆弱性は他にもありますか？

A. CWE-201（情報漏洩）に分類される同種の環境変数や秘密情報漏洩問題は他にも存在します。AI gatewayやLLM proxy製品で類似事例が報告されることがあります。

参考文献

• NVD CVE-2026-4035
• 修正コミット(mlflow GitHub)
• GitHub Advisory Database GHSA-g35p-px32-whv6
• Huntr Bounty Report

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2026-06-10 追記

本記事の公開後、以下の重要な変化が確認されました（公開からの経過: 6日）。

項目	公開時点	2026-06-10時点	変化の意味
CVSSスコア変化	9 (Critical)	7.7 (HIGH)	NVD再評価でスコアが下方修正
結論ボックスの対象範囲が未記入	(詳細はベンダーアドバイザリ参照)	cpe:2.3:a:lfprojects:mlflow:*:*:*:*:*:*:*:* <3.11.0	公開時は具体的な対象範囲が不明だったが、現在は確定済み（記事生成時の凡ミス補正）
結論ボックスの修正バージョンが未記入	ベンダーアドバイザリ参照	1件のパッチリンクあり(https://github.com/mlflow/mlflow/commit/4a3f2f720cb4f058c9e0c5b883e0acc9ab64a7f3 等)	公開時は修正版情報が結論ボックスにテンプレ文字列のまま残っていた。現在は具体的な修正版が判明（記事生成時の凡ミス補正）
タイトルプレフィックス未付与	(プレフィックスなし)	【高】	公開時はタイトルに危険度プレフィックスが付いていない。最新状況では付与が妥当（記事生成時の凡ミス補正）

CVSSスコア変化

公開時点ではCVSSスコアが「9 (Critical)」として扱われていましたが、NVDによる再評価の結果「7.7 (HIGH)」に下方修正されました。このスコアの更新は、脆弱性の実際の影響範囲または攻撃容易性が初期評価よりも限定的であることが判明したためです。これにより、運用担当者は緊急度の見直しが可能となりますが、依然として「High」レベルのリスクであるため、計画的な修正および対策導入は引き続き推奨されます。

結論ボックスの対象範囲が未記入

記事公開時点では「(詳細はベンダーアドバイザリ参照)」の記載にとどまり、明確な対象範囲が記載されていませんでした。今回「cpe:2.3:a:lfprojects:mlflow:*:*:*:*:*:*:*:* <3.11.0」と明示され、影響を受けるバージョンの範囲（3.11.0未満）が確定しました。これにより、システム管理者や利用者は自身が対象か迅速に判断でき、誤対応や見落としのリスクを低減できます。対象確認のうえ、バージョンアップ検討を推奨します。

結論ボックスの修正バージョンが未記入

公開時は修正バージョンについて「ベンダーアドバイザリ参照」とされ、具体的な情報が省略されていましたが、2026-06-10時点では「1件のパッチリンクあり(https://github.com/mlflow/mlflow/commit/4a3f2f720cb4f058c9e0c5b883e0acc9ab64a7f3 等)」と更新されました。これにより、運用担当者が直接パッチの内容や修正コミットを確認しやすくなります。対象バージョン利用者は、速やかに該当パッチの適用やバージョンアップを行ってください。

タイトルプレフィックス未付与

公開時にはタイトルにリスクレベル表示となる「プレフィックス」が付与されていませんでしたが、その後の評価反映で「【高】」が追加されました。これにより一覧閲覧時や情報共有時でも危険度がひと目で分かるようになり、組織内の認識合わせや迅速な対応優先順位付けに資します。今後の情報整理や定期チェック時にも、この表記を参照することを推奨します。

2026-06-17 追記

本記事の公開後、以下の重要な変化が確認されました（公開からの経過: 13日）。

項目	公開時点	2026-06-17時点	変化の意味
CVSSスコア変化	9 (Critical)	7.7 (HIGH)	NVD再評価でスコアが下方修正
結論ボックスの対象範囲が未記入	(詳細はベンダーアドバイザリ参照)	cpe:2.3:a:lfprojects:mlflow:*:*:*:*:*:*:*:* <3.11.0	公開時は具体的な対象範囲が不明だったが、現在は確定済み（記事生成時の凡ミス補正）
結論ボックスの修正バージョンが未記入	ベンダーアドバイザリ参照	1件のパッチリンクあり(https://github.com/mlflow/mlflow/commit/4a3f2f720cb4f058c9e0c5b883e0acc9ab64a7f3 等)	公開時は修正版情報が結論ボックスにテンプレ文字列のまま残っていた。現在は具体的な修正版が判明（記事生成時の凡ミス補正）
タイトルプレフィックス未付与	(プレフィックスなし)	【高】	公開時はタイトルに危険度プレフィックスが付いていない。最新状況では付与が妥当（記事生成時の凡ミス補正）

CVSSスコア変化

本脆弱性のCVSSスコアが、公開時の「9 (Critical)」から「7.7 (HIGH)」にNVDによって下方修正されました。これはNVD側でさらなる技術的分析が行われ、実際の攻撃難易度や影響度が再評価された結果です。依然として高リスクな部類ではありますが、Critical（最重大）からHigh（高リスク）に区分が変更されたことで、緊急対応度やリソースの優先度合いを見直す判断材料となり得ます。運用上は危険性の緩和と受け止めがちですが、依然として情報漏洩が主体のインシデントリスクであるため、迅速な修正と点検継続は強く推奨されます。

結論ボックスの対象範囲が未記入

公開当初は対象範囲が「(詳細はベンダーアドバイザリ参照)」と曖昧になっていましたが、最新情報により「cpe:2.3:a:lfprojects:mlflow:*:*:*:*:*:*:*:* <3.11.0」という具体的な影響範囲が明示されました。これにより、自組織で利用しているMLflowのバージョンが影響を受けるかを、明確に確認できるようになりました。対象範囲が明確化されたことで、システム棚卸やバージョン監査の効率が向上します。自社運用環境が該当する場合は、早急なバージョン確認およびアップグレード評価を進めてください。

結論ボックスの修正バージョンが未記入

公開時は「ベンダーアドバイザリ参照」と記載されていた修正版情報について、具体的なパッチURL「https://github.com/mlflow/mlflow/commit/4a3f2f720cb4f058c9e0c5b883e0acc9ab64a7f3」が判明しました。これにより、どのコミットで修正されたかが明瞭となり、ソースコード運用や独自ビルド環境における適用判断が迅速に行えます。最新版 (3.11.0以降) へのアップグレード、もしくは該当パッチの組み込み適用を推奨します。自社独自のコードカスタマイズがある場合も、この修正内容を必ずレビューしましょう。

タイトルプレフィックス未付与

記事公開当初はタイトルに危険度を示すプレフィックス（「【高】」）が付与されていませんでしたが、CVSSスコアの再評価結果を受け、最新状況では「【高】」が適用されました。これにより、記事一覧などからもリスクレベルを直観的に識別しやすくなっています。運用チームは、タイトルの緊急度に注意し、該当する管理方針下で優先度を判断してください。社内向け通達やアラートシステムでも、このような危険度表記を活用すると良いでしょう。