ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา มีรายงานว่าเซิร์ฟเวอร์ Langflow กว่า 7,000 ตัวถูกโจมตีอย่างหนัก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการค้นพบช่องโหว่ที่ส่งผลกระทบต่อหลายกรอบการทำงานของ AI เช่น LangGraph และ LangChain ช่องโหว่เหล่านี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่กลับถูกนำมาใช้เพื่อเข้าถึงข้อมูลที่สำคัญ เช่น คีย์ OpenAI ข้อมูลประจำตัวของฐานข้อมูล และโทเค็น CRM ซึ่งเป็นสิ่งที่ผู้ใช้ไม่คาดคิดว่าจะตกอยู่ในความเสี่ยง การวิจัยจาก Check Point ได้แสดงให้เห็นถึงการเชื่อมโยงระหว่าง SQL injection ใน LangGraph กับการเข้าถึงโค้ดระยะไกล (RCE) อย่างเต็มรูปแบบ ซึ่งเป็นสิ่งที่น่ากังวลอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้งาน.
LangGraph ซึ่งเป็นกรอบการทำงานที่ให้ AI agents มีหน่วยความจำผ่าน checkpointers ได้ถูกดาวน์โหลดมากกว่า 50 ล้านครั้งต่อเดือน โดย Yarden Porat จาก Check Point Research ได้ทำการวิเคราะห์และพบว่ามีช่องโหว่ถึงสามจุดที่สามารถนำไปสู่การเข้าถึงโค้ดระยะไกลได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง CVE-2025-67644 ที่มีคะแนน CVSS 7.3 ซึ่งเป็น SQL injection ใน SQLite checkpointer ช่องโหว่นี้เกิดขึ้นจากฟังก์ชันที่สร้าง WHERE clause สำหรับการค้นหาจุดตรวจสอบที่ไม่สามารถป้องกันได้จากการโจมตี.
ในขณะเดียวกัน Langflow ก็มีช่องโหว่ที่คล้ายกัน โดย Tenable และ VulnCheck ได้ติดตามการโจมตีที่เกิดขึ้นจากการเข้าถึงไฟล์ที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งสามารถนำไปสู่การเข้าถึงโค้ดระยะไกลได้เช่นกัน ข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ใน Langflow รวมถึงสถานะของเอเจนต์ การอัปโหลดไฟล์ การโหลดการกำหนดค่า prompt และข้อมูลประจำตัวของฐานข้อมูลและ API ภายใน ทำให้การโจมตีเหล่านี้มีความร้ายแรงมากขึ้น เนื่องจากผู้โจมตีสามารถเข้าถึงข้อมูลที่สำคัญได้อย่างง่ายดาย.
นอกจากนี้ LangChain-core ก็มีช่องโหว่ที่คล้ายกัน ซึ่ง Cyera ได้บันทึกการโจมตีที่เกิดขึ้นจากการโหลด prompt ที่อ่านข้อมูลลับจากดิสก์ ช่องโหว่เหล่านี้ทำให้ผู้โจมตีสามารถเข้าถึงข้อมูลที่สำคัญได้ โดยที่กรอบการทำงานเหล่านี้ถูกนำไปใช้งานในสภาพแวดล้อมการผลิตเร็วกว่าที่จะมีการป้องกันที่เพียงพอ การโจมตีที่เกิดขึ้นในเวลานี้จึงเป็นการเตือนให้ผู้พัฒนาและผู้ดูแลระบบต้องให้ความสำคัญกับการรักษาความปลอดภัยของกรอบการทำงานที่นำมาใช้ในโครงการต่าง ๆ อย่างจริงจังมากขึ้น
การเฝ้าระวังการจราจรและกระบวนการที่เกิดขึ้นในระบบก็เป็นสิ่งที่สำคัญ แต่กรอบการทำงานที่ถูกนำเข้ามาใช้งานกลับไม่ได้ถูกมองว่าเป็นขอบเขตที่ควรมีการป้องกันอย่างเหมาะสม ซึ่งเป็นจุดบอดที่ทำให้เกิดการโจมตีในครั้งนี้ ช่องโหว่ที่เกิดขึ้นใน LangGraph, Langflow และ LangChain เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของการที่กรอบการทำงานที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วสามารถนำไปสู่ปัญหาด้านความปลอดภัยที่ร้ายแรงได้.
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
บทความนี้สรุปและเขียนใหม่โดยทีมบรรณาธิการ อ้างอิงจาก louiswcolumbus@gmail.com (Louis Columbus) ตามลิงก์ต้นฉบับด้านล่าง
อ่านต้นฉบับ: 7,000 Langflow servers are under attack. LangGraph and LangChain have the same holes
#Langflow #LangGraph #LangChain #Cybersecurity #SQL Injection
