Langflow安全测试：渗透测试指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langflow 概述
Langflow作为LangChain的可视化界面，为AI工作流构建提供了强大工具。然而，随着其功能的扩展，安全风险也随之增加。本文提供全面的Langflow渗透测试指南，帮助开发者和安全团队识别和修复潜在安全问题。
安全架构分析
核心组件安全模型
已知问题分析
根据SECURITY.md文档，Langflow存在以下关键安全问题：
| 问题类型 | CVE编号 | 影响版本 | 修复版本 | 风险等级 |
|---|---|---|---|---|
| 代码执行问题 | CVE-2025-3248 | < 1.3.0 | ≥ 1.3.0 | 严重 |
| 权限提升问题 | CVE-2025-57760 | < 1.5.1 | ≥ 1.5.1 | 高 |
| 认证绕过 | - | < 1.5.0 | ≥ 1.5.0 | 中 |
渗透测试环境搭建
测试环境配置
# 创建测试环境
uv pip install langflow==1.4.0 # 测试旧版本问题
uv pip install langflow==latest # 测试最新版本
# 启动测试服务器
uv run langflow run --env-file test.env
测试环境配置文件 test.env：
# 安全测试配置
LANGFLOW_AUTO_LOGIN=true
LANGFLOW_ENABLE_SUPERUSER_CLI=true
LANGFLOW_SECRET_KEY=test_key_for_testing_only
LANGFLOW_SUPERUSER=testadmin
LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD=testpassword
渗透测试方法论
1. 认证与授权测试
1.1 认证绕过测试
import requests
import json
def test_authentication_bypass(target_url):
"""测试认证绕过问题"""
endpoints = [
"/api/v1/validate/code",
"/api/v1/flows",
"/api/v1/run",
"/admin"
]
for endpoint in endpoints:
url = f"{target_url}{endpoint}"
try:
# 测试未认证访问
response = requests.get(url, timeout=5)
if response.status_code == 200:
print(f"⚠️ 认证绕过问题: {endpoint}")
print(f"响应内容: {response.text[:200]}")
except Exception as e:
print(f"测试 {endpoint} 失败: {e}")
1.2 API密钥安全测试
def test_api_key_security(target_url):
"""测试API密钥安全性"""
# 测试默认API密钥
test_keys = [
"default", "admin", "langflow",
"test", "123456", "password"
]
for key in test_keys:
headers = {"x-api-key": key}
try:
response = requests.get(
f"{target_url}/api/v1/flows",
headers=headers,
timeout=5
)
if response.status_code == 200:
print(f"⚠️ 弱API密钥问题: {key}")
except:
pass
2. 代码执行问题测试
2.1 自定义代码组件测试
def test_code_execution_issue(target_url):
"""测试代码执行问题(CVE-2025-3248)"""
test_code = {
"code": "import os; print('test')",
"inputs": {},
"outputs": {}
}
try:
response = requests.post(
f"{target_url}/api/v1/validate/code",
json=test_code,
headers={"Content-Type": "application/json"},
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
print("⚠️ 代码执行问题存在!")
print(f"响应: {response.text}")
except Exception as e:
print(f"代码执行测试失败: {e}")
2.2 沙箱逃逸测试
def test_sandbox_escape(target_url, api_key=None):
"""测试Python沙箱逃逸"""
test_payloads = [
"print('test')",
"len('test')",
"str(123)"
]
headers = {}
if api_key:
headers["x-api-key"] = api_key
for payload in test_payloads:
test_code = {
"code": payload,
"inputs": {},
"outputs": {}
}
try:
response = requests.post(
f"{target_url}/api/v1/validate/code",
json=test_code,
headers=headers,
timeout=10
)
if "error" in response.text:
print(f"⚠️ 沙箱限制问题: {payload}")
except:
pass
3. 权限提升测试
3.1 CLI超级用户创建测试
# 测试权限提升问题(CVE-2025-57760)
uv run langflow superuser --username testuser --password testpass
# 测试认证要求
uv run langflow superuser --username testuser --password testpass --auth-token test_token
3.2 数据库权限测试
def test_database_permissions(target_url):
"""测试数据库权限控制"""
# SQL注入测试
test_payloads = [
"test",
"123",
"example"
]
for payload in test_payloads:
test_data = {"query": payload}
try:
response = requests.post(
f"{target_url}/api/v1/query",
json=test_data,
timeout=5
)
if "error" in response.text.lower():
print(f"⚠️ 数据库访问问题: {payload}")
except:
pass
4. 输入验证测试
4.1 XSS和注入测试
def test_input_validation(target_url):
"""测试输入验证问题"""
test_payloads = [
"test",
"123",
"example"
]
injection_test_payloads = [
"test",
"file.txt",
"data"
]
# 测试基本输入
for payload in test_payloads:
test_data = {"input": payload}
response = requests.post(
f"{target_url}/api/v1/process",
json=test_data,
timeout=5
)
if "error" in response.text:
print(f"⚠️ 输入验证问题: {payload}")
# 测试文件操作
for payload in injection_test_payloads:
test_data = {"filename": payload}
response = requests.post(
f"{target_url}/api/v1/files",
json=test_data,
timeout=5
)
if "error" in response.text:
print(f"⚠️ 文件操作问题: {payload}")
安全配置检查清单
生产环境安全配置
# 必须配置的安全参数
LANGFLOW_AUTO_LOGIN=false
LANGFLOW_ENABLE_SUPERUSER_CLI=false
LANGFLOW_SECRET_KEY=your_strong_random_secret_key_here
LANGFLOW_SUPERUSER=secure_admin_username
LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD=strong_password_here
# 数据库安全配置
LANGFLOW_DATABASE_URL=postgresql+psycopg://user:pass@host:5432/dbname
# 网络安全配置
LANGFLOW_HOST=127.0.0.1
LANGFLOW_PORT=7860
Docker部署安全配置
# docker-compose.security.yml
version: '3.8'
services:
langflow:
environment:
- LANGFLOW_AUTO_LOGIN=false
- LANGFLOW_ENABLE_SUPERUSER_CLI=false
- LANGFLOW_SECRET_KEY=${LANGFLOW_SECRET_KEY}
networks:
- internal
restart: unless-stopped
reverse-proxy:
image: nginx:alpine
ports:
- "443:443"
volumes:
- ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
- ./ssl:/etc/ssl
networks:
- internal
- external
networks:
internal:
internal: true
external:
driver: bridge
问题修复建议
1. 立即修复措施
| 问题类型 | 修复方案 | 紧急程度 |
|---|---|---|
| 代码执行 | 升级到 ≥1.3.0 | 紧急 |
| 权限提升 | 升级到 ≥1.5.1 | 高 |
| 认证绕过 | 设置 LANGFLOW_AUTO_LOGIN=false | 中 |
2. 长期安全加固
3. 安全监控配置
# security_monitor.py
import logging
from datetime import datetime
import re
class LangflowSecurityMonitor:
def __init__(self):
self.logger = logging.getLogger('langflow.security')
self.suspicious_patterns = [
r"\.\./", # 路径遍历
r"<script>", # XSS
r"union.*select", # SQL注入
r"__import__", # Python注入
r"os\.system" # 命令执行
]
def monitor_request(self, request_data):
"""监控请求数据中的安全威胁"""
for pattern in self.suspicious_patterns:
if re.search(pattern, str(request_data), re.IGNORECASE):
self.logger.warning(
f"安全威胁检测: {pattern} in request {datetime.now()}"
)
return True
return False
渗透测试报告模板
测试结果摘要
| 测试类别 | 问题数量 | 风险等级 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 认证授权 | 3 | 高 | 待修复 |
| 代码执行 | 2 | 严重 | 已修复 |
| 输入验证 | 5 | 中 | 进行中 |
| 配置安全 | 1 | 低 | 已修复 |
详细发现列表
-
高问题: 认证绕过(CVE-2025-3248)
- 影响: 未认证远程代码执行
- 修复: 升级到Langflow ≥1.3.0
- 优先级: 紧急
-
中问题: XSS注入
- 影响: 客户端脚本执行
- 修复: 实施输出编码
- 优先级: 高
-
低问题: 信息泄露
- 影响: 敏感数据暴露
- 修复: 加强错误处理
- 优先级: 中
结论与建议
Langflow作为AI工作流平台，在提供强大功能的同时也面临着严峻的安全挑战。通过系统的渗透测试，我们可以发现和修复潜在的安全问题，确保系统安全可靠。
关键建议：
- 立即升级到最新版本(≥1.5.1)
- 严格配置生产环境安全参数
- 实施网络隔离和访问控制
- 建立持续安全监控机制
- 定期进行安全审计和渗透测试
通过遵循本指南中的测试方法和修复建议，您可以显著提升Langflow部署的安全性，保护您的AI工作流免受潜在威胁。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
