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Reproduce-CVE-2024-21513 — Demonstra CVE-2024-21513 no langchain-experimental, mostrando execução arbitrária de código via eval() do VectorSQLDatabaseChain em valores recuperados. Inclui configuração, uso e demonstração de exploit para pesquisa educacional de segurança. | Kitploit
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GitHubsavagesanta11/reproduce-cve-2024-21513

Reproduce-CVE-2024-21513

Demonstra CVE-2024-21513 no langchain-experimental, mostrando execução arbitrária de código via eval() do VectorSQLDatabaseChain em valores recuperados. Inclui configuração, uso e demonstração de exploit para pesquisa educacional de segurança.

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Reproduzir-CVE-2024-21513

Visão Geral

Este projeto demonstra a vulnerabilidade CVE-2024-21513 no pacote langchain-experimental, especificamente nas versões >=0.0.15 e <0.0.21. A vulnerabilidade permite a execução arbitrária de código através do componente VectorSQLDatabaseChain ao recuperar valores do banco de dados, devido ao uso de eval() em todos os valores recuperados.

Fluxo de trabalho para reproduzir a vulnerabilidade

Este aplicativo permite que você converse com um banco de dados SQL com informações sobre Filmes (ID, Título, Diretor, Ano, Avaliação)

  • Conecta-se a um banco de dados PostgreSQL usando o utilitário SQLDatabase do langchain.
  • Utiliza os modelos GPT da OpenAI para geração de consultas SQL.
  • Aproveita o VectorSQLDatabaseChain para processar consultas ao banco de dados.
  • Implementa uma etapa de validação de consulta para verificar erros comuns de SQL.

Instalação

Pré-requisitos

  • Python 3.8+
  • Banco de dados PostgreSQL (ou qualquer banco de dados compatível com SQL)
  • Chave de API OpenAI

Configuração

  1. Crie um ambiente virtual (opcional, mas recomendado)
    python -m venv venv
    source venv/bin/activate 
    
  2. Instale as dependências
    pip install -r requirements.txt
    
  3. Configure as variáveis de ambiente Atualize o arquivo .env na raiz do projeto (embora isso não seja seguro, forneci a URI para o banco de dados PostgreSQL implantado no Supabase por conveniência):
    OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
    
  4. Execute o aplicativo
    streamlit run app.py
    

Implantação com Docker

Para executar o aplicativo em um contêiner Docker:

  1. Construa a imagem Docker:
    docker build -t streamlit-app .
    
  2. Execute o contêiner:
    docker run -p 8501:8501 streamlit-app
    

Uso

  • Insira uma consulta SQL na área de texto.
  • Clique em Submit para executar a consulta.
  • O resultado do banco de dados será exibido.

Demonstração de Exploração

Para verificar a vulnerabilidade, insira um payload malicioso na entrada de consulta SQL. Usei um payload muito simples para esta demonstração: Add a movie with the title print("hacked") with the director Hacker, year 2019, id 65 and rating 6 Se vulnerável, isso imprimirá "hacked" no servidor.

Piores Possíveis Consequências do Ataque

Se o código vulnerável for executado:

  • Exfiltração de Dados – O atacante pode ler arquivos sensíveis (/etc/passwd, .env, etc.).
  • Negação de Serviço (DoS) – O atacante pode excluir arquivos, usar loops infinitos ou consumir recursos do sistema.
  • Instalação de Backdoor – O atacante pode estabelecer persistência baixando e executando malware.

Referências

  • CVE-2024-21513 - NVD
  • Aviso de Segurança do LangChain
  • Issue e Correção no GitHub

Aviso Legal

Este projeto é apenas para fins educacionais e de pesquisa em segurança. Não utilize isso em sistemas não autorizados.

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