LONDON (IT BOLTWISE) – Die beliebten Open-Source-Frameworks LangChain und LangGraph, die für die Entwicklung von KI-Anwendungen genutzt werden, sind von mehreren schwerwiegenden Sicherheitslücken betroffen. Diese Schwachstellen könnten es Angreifern ermöglichen, sensible Daten zu exfiltrieren. Entwickler sind aufgefordert, ihre Systeme zu aktualisieren und Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen.
LangChain und LangGraph, zwei weit verbreitete Open-Source-Frameworks zur Entwicklung von KI-Anwendungen, sind kürzlich ins Visier von Sicherheitsexperten geraten. Diese Frameworks, die Entwicklern helfen, Anwendungen mit großen Sprachmodellen zu erstellen, wiesen kritische Sicherheitslücken auf, die es Angreifern ermöglichten, auf sensible Daten zuzugreifen. Die Schwachstellen umfassten Pfadtraversierung, Deserialisierungslecks und SQL-Injection in SQLite-Checkpoints.
Die Sicherheitslücken wurden von Forschern entdeckt, die darauf hinwiesen, dass die Risiken weitreichende Auswirkungen auf nachgelagerte Bibliotheken haben könnten. Entwickler wurden aufgefordert, ihre Konfigurationen zu überprüfen und die Ausgaben von Sprachmodellen als unzuverlässige Eingaben zu behandeln. Die Popularität dieser Frameworks zeigt sich in den über 60 Millionen Downloads pro Woche, was ihre Bedeutung in der Entwicklergemeinschaft unterstreicht.
Die drei behobenen Schwachstellen sind CVE-2026-34070, eine Pfadtraversierungslücke, die es ermöglicht, auf beliebige Dateien zuzugreifen, CVE-2025-68664, eine kritische Deserialisierungsschwachstelle, die API-Schlüssel und Umgebungsgeheimnisse offenlegt, und CVE-2025-67644, eine SQL-Injection-Schwachstelle in der SQLite-Checkpoint-Implementierung von LangGraph. Diese Schwachstellen gefährden verschiedene Arten von Unternehmensdaten, darunter Dateisystemdateien, Umgebungsgeheimnisse und Gesprächsverläufe.
Um die Sicherheit zu gewährleisten, sollten Entwickler die neuesten Versionen der betroffenen Tools installieren und ihre Systeme auf mögliche Schwachstellen überprüfen. Cyera, das Unternehmen, das die Schwachstellen entdeckte, betonte, dass die größte Bedrohung für Unternehmens-KI-Daten oft in der grundlegenden Infrastruktur liegt, die KI mit Geschäftsanwendungen verbindet. Diese Schicht ist anfällig für einige der ältesten Tricks im Hacker-Handbuch.
LangChain und LangGraph stehen im Zentrum eines riesigen Abhängigkeitsnetzes, das sich über den gesamten KI-Stack erstreckt. Hunderte von Bibliotheken, die LangChain umschließen, erweitern oder darauf angewiesen sind, bedeuten, dass jede Schwachstelle im Projekt auch Schwachstellen in nachgelagerten Bibliotheken bedeutet. Um die Umgebung wirklich zu sichern, reicht es nicht aus, nur die Tools zu patchen. Entwickler sollten auch den Code überprüfen, der externe oder benutzerkontrollierte Konfigurationen an Funktionen wie load_prompt_from_config() übergibt, und sicherstellen, dass secrets_from_env=False bleibt, wenn unzuverlässige Daten deserialisiert werden.
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