LangChain存在严重漏洞,威胁AIAgent机密数据安全

admin 2025-12-28 01:54:37 网络安全文章 来源:ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结: LangChain框架曝出严重漏洞CVE-2025-68664,CVSS评分9.3。漏洞源于序列化函数未正确转义lc键,攻击者通过提示注入恶意JSON可触发非预期反序列化,进而窃取环境变量密钥或执行任意代码。受影响版本包括LangChain低于1.2.5及Core低于0.3.81,建议用户立即升级至修复版本以消除风险。 综合评分: 90 文章分类: AI安全,漏洞分析,漏洞预警


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LangChain存在严重漏洞,威胁AI Agent机密数据安全

FreeBuf

2025年12月26日 18:31 上海

研究人员在流行的开源框架LangChain中发现一个关键漏洞,该框架广泛用于驱动大型语言模型(LLM)Agent。该漏洞编号为CVE-2025-68664,CVSS评分高达9.3分,该漏洞被命名为 “LangGrinch”,攻击者可能利用该漏洞提取敏感环境变量或触发非预期的系统操作。

Part01

漏洞根源:数据序列化缺陷

该漏洞源于LangChain处理数据序列化的方式——即将复杂对象转换为可存储或传输格式的过程。由于未能正确转义特定字典键,恶意数据可伪装成合法的LangChain对象。

问题的核心在于LangChain的dumps()和dumpd()函数。这些工具本应安全地序列化数据,但研究人员发现它们未能转义包含特定键”lc”的字典。

安全公告指出:”‘lc’键被LangChain内部用于标记序列化对象。当用户可控数据包含此键结构时,系统在反序列化过程中会将其视为合法的LangChain对象而非普通用户数据。”

Part02

攻击机制:提示注入向量


这个看似微小的疏忽打开了危险之门。如果攻击者能将带有该特定键的字典注入数据流(例如通过LLM的响应元数据),就能诱使系统在加载过程中执行内部逻辑。

该漏洞最令人担忧的是其潜在攻击向量:提示注入。报告称:”最常见的攻击向量是通过LLM响应字段(如additional_kwargs或response_metadata),这些字段可通过提示注入进行控制。”

在实际攻击场景中,攻击者可操纵LLM输出特定JSON结构。当应用程序处理此输出时,会在不知情的情况下反序列化恶意负载,后果可能非常严重。

Part03

危害影响:从数据泄露到任意代码执行

报告警告:”控制序列化数据的攻击者可提取环境变量中的机密信息。”通过注入类似{“lc”: 1, “type”: “secret”, “id”: [“ENV_VAR”]}的负载,攻击者可强制应用程序解析并泄露隐藏的API密钥或密码,特别是在应用程序使用旧版设置secrets_from_env=True运行时。

除数据窃取外,该漏洞还允许在受信任命名空间中实例化任意类,可能导致”网络调用或文件操作等副作用”。

Part04

受影响版本及修复方案

该漏洞影响LangChain生态系统的多个版本:

  • LangChain Core:低于0.3.81的版本
  • LangChain:1.0.0至1.2.5之前的版本

维护者已发布修复版本:

  • LangChain 1.2.5
  • LangChain Core 0.3.81

补丁修复了序列化函数中的转义逻辑,确保用户可控的”lc”键被视为无害数据而非可执行命令。

参考来源:

The “lc” Leak: Critical 9.3 Severity LangChain Flaw Turns Prompt Injections into Secret Theft

The “lc” Leak: Critical 9.3 Severity LangChain Flaw Turns Prompt Injections into Secret Theft


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