ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา เฟรมเวิร์ก AI ที่ได้รับความนิยมสูงสุดสามตัวได้เปิดช่องทางให้กับผู้โจมตีผ่านช่องโหว่ที่รู้จักกันดี โดย Check Point Research ได้ระบุว่าการโจมตีที่เกิดขึ้นใน LangGraph นั้นสามารถเชื่อมโยงกับการโจมตีแบบ SQL injection ที่ทำให้เกิดการดำเนินการโค้ดระยะไกล (RCE) ได้อย่างเต็มรูปแบบ ในขณะที่ Tenable และ VulnCheck พบช่องทางการโจมตีใน Langflow ซึ่งเกี่ยวข้องกับการอัปโหลดไฟล์ที่สามารถทำให้เกิด RCE ได้เช่นกัน นอกจากนี้ Cyera ยังได้บันทึกช่องโหว่ใน LangChain-core ที่ทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เก็บไว้ในดิสก์ได้ ซึ่งทั้งหมดนี้แสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงที่เกิดจากการใช้เฟรมเวิร์กที่ไม่ได้รับการป้องกันอย่างเพียงพอ
LangGraph ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่มีการดาวน์โหลดมากกว่า 50 ล้านครั้งต่อเดือน ได้ถูกนำไปใช้งานในหลายองค์กร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในส่วนของการจัดการหน่วยความจำผ่าน checkpointers ที่เก็บสถานะการดำเนินการ แต่การตรวจสอบล่าสุดโดย Yarden Porat จาก Check Point Research พบช่องโหว่สามจุดในชั้นนี้ ซึ่งสองในนั้นสามารถเชื่อมโยงไปยัง RCE ได้ โดยเฉพาะช่องโหว่ CVE-2025-67644 ที่มีคะแนน CVSS 7.3 ซึ่งเป็น SQL injection ใน SQLite checkpointer ที่ทำให้ผู้โจมตีสามารถเข้าถึงข้อมูลที่สำคัญได้
ในขณะเดียวกัน Langflow ก็มีช่องโหว่ที่คล้ายกัน โดย Tenable และ VulnCheck ได้ติดตามการโจมตีที่เกี่ยวข้องกับการเดินทางของพาธ (path traversal) ในจุดที่อัปโหลดไฟล์ ซึ่งเป็นช่องทางที่ให้ผู้โจมตีสามารถเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ LangChain ยังมีช่องโหว่ใน prompt loader ที่สามารถอ่านข้อมูลลับจากดิสก์ได้ ซึ่งทั้งหมดนี้แสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงที่เกิดจากการใช้เฟรมเวิร์กที่ไม่ได้รับการป้องกันอย่างเพียงพอ
การโจมตีเหล่านี้เกิดขึ้นในขณะที่เฟรมเวิร์กเหล่านี้ถูกนำไปใช้งานในสภาพแวดล้อมการผลิตโดยที่ไม่มีการรักษาความปลอดภัยที่เหมาะสม เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ไม่เพียงแต่เก็บสถานะของเอเจนต์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการอัปโหลดไฟล์ การโหลดการกำหนดค่าคำสั่ง และข้อมูลรับรองของฐานข้อมูล CRM รวมถึง API ภายใน ซึ่งทำให้เกิดความเสี่ยงสูงต่อการถูกโจมตี หากไม่ดำเนินการแก้ไขอย่างเร่งด่วน
การรักษาความปลอดภัยของเฟรมเวิร์ก AI จึงเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่งในยุคที่การใช้งานเทคโนโลยี AI กำลังเพิ่มสูงขึ้น การไม่ให้ความสำคัญกับการรักษาความปลอดภัยในเฟรมเวิร์กที่นำมาใช้ อาจนำมาซึ่งผลกระทบที่ร้ายแรงต่อข้อมูลและระบบขององค์กร ดังนั้นจึงควรมีการตรวจสอบและปรับปรุงความปลอดภัยอย่างต่อเนื่องเพื่อป้องกันไม่ให้เกิดเหตุการณ์ที่ไม่พึงประสงค์ในอนาคต.
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 #Security #AI
