LONDON (IT BOLTWISE) – Angreifer nutzen derzeit zwei kritische Sicherheitslücken, um in Cloud-Umgebungen an Secrets zu gelangen und in industriellen Systemen sogar Code auszuführen. Für MLflow betrifft die Schwachstelle eine nicht authentifizierte SSRF-Funktion (CVE-2026-64849, CVSS 9,3), die Angriffe auf interne Cloud-Metadatenendpunkte ermöglicht. Bei FUXA kombiniert eine fehlende Authentifizierung mit Path Traversal (CVE-2026-25895, CVSS 9,5) das Schreiben beliebiger Dateien und kann daraus eine Remote-Code-Ausführung machen. Für Betreiber ist entscheidend, wie stark die exponierten Komponenten gegenüber dem Tracking Server und dem FUXA-File-System erreichbar sind.
Die aktuelle Bedrohungslage trifft gleich zwei unterschiedliche Welten: Datenpipelines im Umfeld von Künstlicher Intelligenz sowie Leitsysteme aus dem Bereich Operational Technology. In Sicherheitsberichten wird beschrieben, dass automatisierte Scans gezielt nach Schwachstellen in MLflow und FUXA suchen und dabei nicht bei bloßer Informationsgewinnung stehen bleiben. Besonders kritisch ist dabei, dass beide Fälle jeweils eine Kombination aus hoher Verwundbarkeit (CVSS-Werte von 9,3 und 9,5) und einem Angriffsweg mit geringer Zugangshürde darstellen: bei MLflow genügt die Erreichbarkeit eines bestimmten Server-Bausteins, bei FUXA wird ein zentraler Funktionspfad ohne Authentifizierung ausgenutzt.
Bei MLflow liegt der Fokus auf der Schwachstelle CVE-2026-64849. Laut Quelle handelt es sich um eine Server-Side Request Forgery (SSRF), die ohne Authentifizierung arbeitet. Der entscheidende Punkt für die praktische Angriffsfähigkeit: Wer den MLflow Tracking Server (also den mlflow server) erreichen kann, ist in der Lage, aus dem Netzwerk des Servers heraus HTTP-Anfragen an frei gewählte interne Cloud-Metadaten-Endpunkte zu schicken. Dadurch lassen sich sensitive Daten extrahieren, die üblicherweise nur innerhalb des Cloud-Backends zugreifbar sein sollten. Betroffen sind laut Angabe Versionen < 3.15.0. Technisch betrachtet ist das klassische Muster einer „Trust Boundary“-Verletzung: Das System führt Requests in seinem eigenen Sicherheitskontext aus, statt sie auf erlaubte Zieladressen zu beschränken.
Für Betreiber stellt sich damit sofort die Frage nach der Expositionsfläche. MLflow wird in vielen Organisationen als Service für Experimente, Modelltraining und Artefakt-Management betrieben; häufig läuft der Tracking Server in einem Kubernetes-Cluster oder zumindest hinter einem Reverse Proxy. Wenn Angreifer den Tracking Server direkt erreichen können, entsteht eine Brücke zwischen dem öffentlichen Netzwerkpfad und internen Cloud-Ressourcen. Selbst wenn die Weboberfläche ansonsten gut abgesichert ist, kann eine SSRF-Implementierung Angriffe ermöglichen, die „hinter“ dem Reverse Proxy stattfinden, weil die Server-seitige Logik die interne Zielauflösung übernimmt. In der Konsequenz sollte nicht nur die MLflow-Version aktualisiert werden, sondern auch die Netzwerksegmentierung geprüft werden: Der Tracking Server braucht in der Praxis nicht zwingend Zugriff auf interne Metadatenpfade, und egress-Policies oder Firewall-Regeln können einen zweiten Schutzmechanismus bilden.
Die zweite Meldung betrifft FUXA, ein Open-Source-System für SCADA/HMI in der industriellen Automatisierung. Hier wird CVE-2026-25895 als kritisch beschrieben: Es kombiniert eine fehlende Authentifizierung für eine zentrale Funktion mit einer Path Traversal-Komponente. Laut Quelle kann ein unauthentifizierter, entfernter Angreifer willkürlich Dateien auf dem Server-Dateisystem schreiben. Von dort ist der Schritt zur Remote Code Execution naheliegend: Sobald ein Angreifer an einen Ort schreiben kann, der von der Anwendung geladen oder ausgeführt wird, entstehen Möglichkeiten, die im OT-Umfeld besonders schwerwiegend sind. Die Quelle nennt zudem einen hohen CVSS-Score von 9,5 und führt aus, dass das Ausnutzen bis hin zur Remote-Code-Ausführung reichen kann. Für die konkrete Patch-Planung ist allerdings auffällig, dass im gelieferten Text der betroffene Versionsbereich für FUXA abgeschnitten ist; Betreiber sollten deshalb die vollständigen Advisory-Details in den offiziellen Freigaben nachschlagen und ihre Installationen sofort mit den dort genannten Fix-Releases gegenprüfen.
Für die industrielle Praxis ist das Bedrohungsbild deutlich „mechanischer“ als in klassischen IT-Umgebungen. FUXA wird häufig so integriert, dass bestimmte Bedien- und Zustandsinformationen verarbeitet werden, während Maschinen- und Prozessdaten aus der Infrastruktur stammen. Wenn nun ein ungeschützter Pfad existiert, über den Dateischreiben möglich ist, reicht bereits ein einzelner falsch abgesicherter HTTP-Endpunkt, um das Gleichgewicht aus Stabilität und Isolation zu stören. Anders als bei reinen Datenlecks geht es bei dieser Klasse von Schwachstellen um unmittelbare Steuerungs- oder Infrastrukturbeeinflussung. Dabei spielt die Netzwerkarchitektur eine große Rolle: In vielen Anlagen ist die Perimeter-Grenze zwar auf Segmentierungslogik ausgelegt, interne Interfaces für Wartung oder Fernzugriff werden jedoch in der Realität manchmal breiter geöffnet, als es die Segmentierung theoretisch erlaubt.
Beide Fälle zeigen zudem ein wiederkehrendes Angriffsprinzip: Automatisierte Scans suchen nicht „irgendwo“ nach Software, sondern nach konkreten Server-Schnittstellen und Pfaden, die charakteristische Fehlerbilder auslösen. Wenn dabei keine Authentifizierung erforderlich ist, sinkt die Hürde für den Angriff spürbar. Gleichzeitig erhöht SSRF die Reichweite, weil sie serverseitige Netzwerkzugriffe missbraucht. Bei FUXA verstärkt Path Traversal den Effekt, weil es die Kontrolle über Datei-Pfade erleichtert und damit die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sich schädliche Payloads in die Anwendungslogik „einschleusen“ lassen. Aus Security-Sicht sollten Teams deshalb die üblichen Maßnahmen kombinieren: Patch-Management, Prüfung der externen Erreichbarkeit, Hardening der Applikationsrouten und eine gezielte Verhinderung, dass Server in unkritische Zielzonen egressieren dürfen.
Für die nächsten Schritte empfiehlt sich eine kurze, aber gründliche Priorisierung. Zuerst sollten Systemverantwortliche die eingesetzten MLflow-Versionen inventarisieren und die Aktualisierung auf Versionen nach 3.15.0 vorbereiten, da die SSRF-Schwere laut Quelle in dieser Spanne verortet ist. Parallel lohnt sich ein Test der vorhandenen Tracking-Server-Schnittstellen: Wer kann den mlflow server erreichen, und sind Tracking-Endpunkte nur innerhalb definierter Netze zugänglich? Danach geht es bei FUXA um die konkrete Advisory-Kopie: Welche Versionen sind betroffen und welches Fix-Release wird genannt. Da die Quelle den Versionsausschnitt für FUXA im Text nicht vollständig wiedergibt, ist der Abgleich mit der vollständigen Veröffentlichung entscheidend. Ergänzend sollte unabhängig vom Patch geprüft werden, ob Dateischreibvorgänge oder Pfadbehandlungen an dieser Stelle überhaupt auf „vertrauenswürdige Pfade“ beschränkt sind, und ob Fernzugriff auf die betroffenen Funktionsrouten in der Praxis wirklich notwendig ist.
Mit Blick auf die Branche ist die Doppelmomentaufnahme bemerkenswert: Sie macht deutlich, dass Künstliche Intelligenz-Infrastrukturen nicht im luftleeren Raum stehen, sondern mit betrieblichen Plattformen und deren Cloud-/Netzwerkzugängen verknüpft sind. Selbst wenn MLflow und FUXA typischerweise unterschiedliche Teams und Abteilungen betreffen, teilen sie eine technische Angriffsfläche: serverseitige Ausführung mit zu breiten Vertrauensannahmen. Wer diese Lücken jetzt systematisch angeht, reduziert nicht nur das Risiko einzelner CVEs, sondern verbessert die Robustheit gegen eine ganze Klasse von Web- und Infrastrukturangriffen, die sich in den letzten Jahren immer wieder durch ähnliche Muster auszeichneten.
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