CVE-2026-17557 SSRF en lm-evaluation-harness con reenvío de credenciales mediante model.url
Una falla en el componente lm-evaluation-harness de Red Hat OpenShift AI permite a un usuario autenticado que puede enviar trabajos de evaluación indicar una URL de modelo maliciosa en el JobSpec. Esto expone el secreto de autenticación del modelo del tenant a un receptor externo y habilita ataques de falsificación de petición del lado del servidor (SSRF) contra endpoints internos alcanzables desde el pod de evaluación.
CVSS 3.1
- Probabilidad de explotación0,3 %
- Explotada activamenteNo confirmada
- Exploit públicoNo conocido
Afectados
Red Hat Red Hat OpenShift AI (RHOAI)
Versiones no especificadas.
Qué hacer
- Verificá si usás Red Hat OpenShift AI (RHOAI).
- Actualizá a la versión corregida que indique el fabricante en su aviso o aplicá su mitigación.
- Revisá registros y accesos de los sistemas expuestos para descartar un uso previo.
Calculadora CVSS
CVSS 3.1 · 6.5 MEDIA
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N
- Vector de ataqueRed
- Complejidad del ataqueBaja
- Privilegios requeridosBajos
- Interacción del usuarioNinguna
- AlcanceSin cambio
- ConfidencialidadAlta
- IntegridadNinguna
- DisponibilidadNinguna
Descripción original
A flaw was found in the `lm-evaluation-harness` component of Red Hat OpenShift AI. An authenticated user, able to submit an evaluation job, could exploit this by providing a malicious model URL in the `JobSpec`. This vulnerability allows for the disclosure of the tenant's model authentication secret to an attacker-controlled external listener. Additionally, it enables Server-Side Request Forgery (SSRF) attacks against internal network endpoints reachable from the evaluation job pod.
Referencias (2)
Resumen traducido automáticamente de la descripción original. Fuente: Nureq Monitor. Cómo funciona.