LONDON (IT BOLTWISE) – In öffentlichen GitHub-Commits sind 4.576 n8n-API-Token gefunden worden, die zu 1.255 Hostnamen gehören. In einem Live-Check akzeptierten 321 Instanzen mindestens einen der geleakten Tokens, also rund 36% der getesteten erreichbaren Systeme. Die Studie zeigt, dass Angreifer dafür keinen spezifischen Schwachstellen-Exploit brauchen: Über normale REST-API-Aufrufe und gespeicherte Credentials lassen sich Workflow-Definitionen, Ausführungsdaten und sogar Credential-Werte ausleiten. Damit rückt nicht nur n8n selbst, sondern der gesamte Integrations-„Blast Radius“ hinter den verknüpften Diensten in den Fokus.
Leckagen von Zugangsdaten gelten oft als Randrisiko, weil sie „nur“ eine einzelne Instanz betreffen. Das Bild ändert sich, wenn ein Automations-Tool wie n8n als Integrationsdrehscheibe zwischen Datenbanken, Repositories, Cloud-Umgebungen, Support-Plattformen und auch KI-Services steht. Laut einer Untersuchung von GitGuardian wurden dafür öffentliche GitHub-Commits durchsucht, in denen n8n-API-Tokens offen eingebunden waren. Insgesamt fanden die Forschenden 4.576 einzigartige Token in 5.469 GitHub-Commits; daraus ergaben sich 1.255 Hostnamen, die mit den Token verknüpft waren.
Entscheidend ist jedoch, ob diese Tokens zur Laufzeit noch akzeptiert werden. Dafür führten die Forschenden eine Validierung durch: Von 896 öffentlich erreichbaren Instanzen reagierten 321 auf mindestens einen der geleakten Token mit Zugriff. Das entspricht etwa 36% der erreichbaren Systeme im Test, oder rund 26% bezogen auf alle im Commit-Set identifizierten Hostnamen. Damit ist der Befund nicht nur theoretisch, sondern zeigt eine real nutzbare Angriffsfläche, bei der Authentifizierung bereits vorhanden ist, ohne dass ein Softwarefehler ausgenutzt werden muss.
Technisch ordnet sich das Risiko in das Zusammenspiel aus REST-API, Credential-Store und Token-Lebensdauer ein. n8n verwendet für die öffentliche API Schlüssel, die als signierte JSON Web Tokens mit einer Audience-Claim aud: public-api funktionieren. Ein wesentlicher Punkt ist die Token-Historie: Ältere n8n-API-Keys enthielten häufig kein Ablaufdatum (exp). N8n führte zwar ab Version 1.78.0 im Februar 2025 eine 30-Tage-Default-Expiration ein, doch viele der in den Commits gefundenen Keys scheinen ohne explizites Ablauffenster generiert worden zu sein. Außerdem ist ein Token nicht „nur“ durch die Signatur gültig, sondern muss weiterhin im n8n-Datenbestand existieren und von der Instanz als aktiviert erkannt werden. Für die Validierung reicht in der Praxis eine einzelne read-only Anfrage, bei der der Key im Header X-N8N-API-KEY übergeben wird; eine 200-Antwort bestätigt die Akzeptanz, 401 weist auf Ungültigkeit oder entfernte Keys hin, 404 kann bedeuten, dass die Public-API auf der Instanz deaktiviert ist.
Der nächste Hebel ist die typische Informationslage in Repositories: Der Hostname landet oft direkt zusammen mit dem Token. Das reduziert den Aufwand für Angreifer erheblich, weil sie nicht lange Infrastruktur-Detektivarbeit leisten müssen. Als Beispiele nennt die Untersuchung u.a..env-Dateien mit N8N_URL und N8N_API_KEY sowie neuere Muster aus Claude-Code Permission-Dateien, in denen Instanz-URL und API-Key in Curl-Befehlen zusammen auftauchen können. Sind Hostname und Credential-Kombination verfügbar, kann eine „autorisierte“ Oberfläche entstehen, die weit mehr zeigt als nur Nutzername oder Status. Abhängig von der Rechtevergabe können die REST-Endpunkte etwa Benutzerdaten, komplette Workflow-Definitionen inklusive Code-Knoten, sowie Execution-Historien (mit includeData=true für vollständige Eingaben und Ausgaben) offenlegen. Das wirkt besonders dann kritisch, wenn Entwickler API-Keys nicht ausschließlich im n8n-Credential-Store ablegen, sondern in Node-Parametern hart kodieren; dann kann der Inhalt sogar im Klartext in den Workflow-Definitionen landen.
Um die Wirkung auf „kompromittierte Daten“ nachzuweisen, reproduzierten die Forschenden vier Angriffe in einer kontrollierten n8n-Umgebung, ohne die Systeme gegen Dritte zu „exploitieren“. Grundlage waren drei bewusst gesetzte Schwachstellen: eine Web-Form, die eingelieferte Submissions in einer Data-Table speichert, ein OpenAI-Node, der diese Submissions über ein gespeichertes Credential verarbeitet, und ein HTTP Request Node, der die Ergebnisse über ein Token an einen externen Empfänger publiziert. Technik 1 startete mit Enumeration über GET /api/v1/users und GET /api/v1/workflows, wobei bereits ohne Workflow-Änderungen sichtbare Informationen ausreichten. Technik 2 kombinierte Scheduling (Trigger feuert nach etwa 10 Sekunden) mit einem OpenAI-Node, um den gespeicherten Credential-Objektnamen über GET /api/v1/credentials zu identifizieren und dann über GET /api/v1/executions?includeData=true die OpenAI-Ausgabe im Klartext auszulesen, ohne den API-Key selbst je zu sehen.
Technik 3 zielte auf das Datenmodell: Ein Schedule-Trigger plus Data-Table Node erlaubten das spätere Auslesen der Execution-Daten inkl. Tabellenzeilen, bis hin zu personenbezogenen Feldern wie Namen und E-Mail-Adressen sowie Formantworten und Statusinformationen. Technik 4 ging einen Schritt weiter und demonstrierte Credential-Extraktion, indem ein HTTP Listener aufgebaut und anschließend ein Workflow so konfiguriert wurde, dass n8n ein gespeichertes Credential als Bearer-Token in eine ausgehende Anfrage einbettet. Der Listener erfasste den rohen API-Key innerhalb von Sekunden nach Aktivierung. Auffällig ist dabei die Abdeckung über legitime Plattformfunktionen: Die Angriffe nutzen dokumentierte REST-API-Aufrufe und standardmäßige HTTP Requests, keine spezielle Exploit-Toolchain. Weil ein nachträglich gelöschter bösartiger Workflow die zugehörigen Execution-Aufzeichnungen in der n8n-Oberfläche verschwinden lassen kann, entsteht zusätzlich ein Ermittlungs- und Nachweisproblem für Defender.
Für die Praxis ist außerdem wichtig, dass dieses Problem nicht in einer einzelnen Schwachstelle endet. In den untersuchten realen Fällen fanden die Forschenden Workflow-Muster, die sich selbst replizieren oder sensible Daten mit außenliegenden Repositories verknüpfen, etwa indem Workflow-Definitionen inklusive geheimem Material in Git-Historien landen. GitGuardian beschreibt zudem, dass die verantwortliche Meldung an betroffene Stellen nur teilweise schnell wirksam wurde: In einem Fall gab es eine Bug-Bounty-Anerkennung, eine Auszahlung von 1.200 US-Dollar und eine sofortige Token-Revokation; bei anderen meldeten sich Hosting- und Firmenkontakte laut Bericht entweder nicht oder reagierten nicht wie erwartet. Rund 30% der betroffenen 321 Instanzen waren zudem auf managed Plattformen gehostet. Daraus folgt als klare operative Konsequenz: Token-Rotation allein reicht nicht, denn Unternehmen müssen prüfen, welche Workflows und welche nachgelagerten Systeme ein privilegiertes Token tatsächlich erreichen konnten, inklusive Datenabflüssen in verbundene Endpunkte und eventuell missbrauchter gespeicherter Credentials.
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