CVE-2025-67743Local Deep Research是一款AI驱动的深度研究助手。在1.3.0至1.3.9之前的版本中,download_service.py模块存在严重的安全漏洞。该模块在处理下载请求时直接使用Python标准库的requests.get()方法发起HTTP请求,而绕过了应用程序自带的SSRF防护机制safe_requests.py。这一设计缺陷使得攻击者可以通过API提交恶意构造的URL,强制服务器向内部网络资源发起请求。由于该应用通常部署在云环境中,漏洞可能导致攻击者访问云服务商的元数据端点(如AWS EC2元数据服务、GCP元数据服务、Azure实例元数据服务),从而获取敏感凭证、IAM角色信息、访问密钥等关键数据。此外,攻击者还能利用此漏洞对内网进行侦察,探测内部服务开放状态。该漏洞的CVSS评分为6.3,属于中等严重程度,但实际危害取决于具体部署环境。
漏洞根源在于download_service.py模块的实现逻辑。该模块负责处理用户请求的URL下载功能,预期应该使用safe_requests.py中实现的SSRF防护函数,该函数包含对内部IP段(如10.0.0.0/8、172.16.0.0/12、192.168.0.0/16)、localhost、链路本地地址等敏感地址范围的过滤检查。然而在实际代码中,download_service.py直接导入了requests库并调用requests.get()方法,完全跳过了安全检查层。攻击者只需构造包含内网地址或云元数据端点的请求即可触发漏洞。例如,向AWS EC2元数据服务发送请求http://169.254.169.254/latest/meta-data/可获取实例元数据,若实例绑定了IAM角色则可进一步获取临时访问凭证。攻击者可通过API接口(如/research/download或类似端点)提交恶意URL,利用服务器的网络权限访问受保护资源。由于请求由服务器发起,攻击者可以绕过传统的网络边界限制,直接探测内网服务状态。