Esta vulnerabilidade permite que autores de DAGs autenticados criem um parâmetro `doc md` malicioso, o que pode levar à execução de código arbitrário no contexto do agendador. Isso contorna o modelo de segurança do Airflow, que deveria impedir tais ações. A vulnerabilidade decorre da falta de sanitização ao processar o parâmetro `doc md`, que é usado para criar descrições para DAGs (Gráficos Acíclicos Direcionados) na interface web do Airflow. Quando `doc md` não possui a extensão ‘.md’, o Airflow cria um modelo usando `jinja2.Template(doc md)`, resultando em uma condição de Injeção de Modelo no Lado do Servidor (SSTI). Os invasores podem aproveitar os recursos de introspecção do Python para enumerar classes e executar comandos, comprometendo potencialmente o sistema. A exploração requer a capacidade de criar DAGs no servidor do Airflow.