سلسلة ثغرات LangGraph تكشف عن مخاطر تنفيذ التعليمات البرمجية عن بُعد

تعتبر LangGraph واحدة من أبرز الأطر المستخدمة في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك، فقد تم الكشف عن سلسلة من الثغرات الأمنية التي قد تعرض هذه التطبيقات للخطر.

سلسلة الثغرات في LangGraph تكشف عن تعرض الوكلاء الذكاء الاصطناعي المستضاف ذاتياً لتنفيذ التعليمات البرمجية عن بُعد

كشف باحثو الأمن السيبراني عن تفاصيل ثلاث ثغرات أمنية تم إصلاحها الآن تؤثر على LangGraph، بما في ذلك سلسلة ثغرات حرجة قد تؤدي إلى تنفيذ التعليمات البرمجية عن بُعد.

LangGraph هو إطار عمل مفتوح المصدر أنشأته LangChain لبناء تطبيقات معقدة وذكية متعددة الوكلاء.

قالت شركة Check Point: “يمكن أن يسمح حقن SQL في وظيفة LangGraph للمهاجمين بالتحكم الكامل عن بُعد من خلال استغلال نقاط الضعف في كيفية معالجة النظام للبيانات”.

قائمة الثغرات المحددة

• CVE-2025-67644 (درجة CVSS: 7.3) – توجد ثغرة حقن SQL في تنفيذ نقطة التحقق SQLite الخاصة بـ LangGraph، مما يسمح للمهاجمين بالتلاعب باستعلامات SQL من خلال مفاتيح تصفية البيانات الوصفية. (تؤثر على إصدارات langgraph-checkpoint-sqlite قبل 3.0.1)
• CVE-2026-28277 (درجة CVSS: 6.8) – توجد ثغرة في تسلسل msgpack غير الآمن في LangGraph يمكن استخدامها لتفعيل إعادة بناء الكائن عندما يتم تحميل نقطة تحقق من قبل مهاجم يمكنه تعديل بيانات نقطة التحقق. (تؤثر على إصدارات langgraph قبل 1.0.10)
• CVE-2026-27022 (درجة CVSS: 6.5) – توجد ثغرة حقن استعلام RediSearch في @langchain/langgraph-checkpoint-redis يمكن استخدامها لتجاوز ضوابط الوصول. (تؤثر على إصدارات @langchain/langgraph-checkpoint-redis قبل 1.0.1)

قالت Check Point: “يمكن استغلال سلسلة الثغرات في التوزيعات المستضافة ذاتياً باستخدام نقطة التحقق SQLite أو Redis مع مدخلات تصفية يتحكم فيها المستخدم”. “منصة LangChain المدارة (نشر LangSmith) ليست متأثرة”.

قال الباحث الأمني ياردن بورات، الذي يُنسب إليه اكتشاف وإبلاغ جميع الثغرات الثلاث، إن CVE-2025-67644 وCVE-2026-28277 يمكن أن تُربط لتحقيق تنفيذ التعليمات البرمجية عن بُعد.

تحديداً، تعتمد سلسلة الهجوم على تطبيق يكشف عن نقطة النهاية get_state_history()، مما يسمح للمهاجم باسترجاع نقاط تحقق تاريخية بناءً على بياناتها الوصفية. يتطلب ذلك الخطوات التالية:

• يعد المهاجم حمولة msgpack تحتوي على تعليمات لتنفيذ تعليمات برمجية عشوائية.
• يرسل المهاجم معلمة تصفية خبيثة تستغل ثغرة حقن SQL لإرجاع صف نقطة تحقق مزيف إلى نتائج استعلام قاعدة البيانات، حيث يحتوي عمود نقطة التحقق على بيانات مسلسلة يتحكم بها المهاجم.
• عندما يعالج التطبيق نتائج الاستعلام، يقوم بإلغاء تسلسل BLOB لنقطة التحقق الخبيثة.
• يستغل المهاجم ثغرة إلغاء التسلسل غير الآمن لتنفيذ حمولة المهاجم، مما يمنحهم تنفيذ التعليمات البرمجية عن بُعد على الخادم.

وصف LangGraph CVE-2026-28277 كمسألة بعد الاستغلال، حيث يتطلب الاستغلال الناجح القدرة على كتابة بيانات نقطة تحقق يتحكم فيها المهاجم وتحويل ذلك إلى تنفيذ التعليمات البرمجية في وقت تشغيل التطبيق، ولا يشكل أي مخاطر على التوزيعات المستضافة بواسطة LangSmith.

في مثل هذا السيناريو، قد تؤدي هذه الترقيات من الوصول إلى كتابة بيانات نقطة التحقق إلى تنفيذ التعليمات البرمجية إلى “تعريض الأسرار في وقت التشغيل أو توفير الوصول إلى أنظمة أخرى يمكن أن تصل إليها وقت التشغيل”، كما قال مسؤولو LangGraph. “يتطلب نموذج التهديد الموصوف أن يقوم المهاجم بالتلاعب بطبقة الحفاظ على نقاط التحقق المستخدمة بواسطة التوزيع؛ تم تصميم التكوينات المستضافة النموذجية لمنع مثل هذا الوصول”.

قالت Check Point إن النتائج توضح كيف يمكن أن تصبح فئات الثغرات التقليدية مثل حقن SQL أكثر قوة عندما تظهر داخل أطر عمل الوكلاء الذكاء الاصطناعي التي تحمل وصولاً موثوقاً ومرتفعاً، مما يفتح الباب أمام تعرض البيانات الحساسة.

يُنصح المستخدمون بتطبيق أحدث الإصلاحات، وتنفيذ المصادقة على خوادم LangGraph المستضافة ذاتياً، وتجنب الأسرار الثابتة طويلة الأمد، وفرض تقسيم الشبكة، ومعاملة الوكلاء الذكاء الاصطناعي كهوية مميزة، وتطبيق مبدأ أقل الامتيازات (PoLP) لتقليل بصمة وصول الوكيل.

رابط المصدر: LangGraph Flaw Chain

لضمان أمان تطبيقاتك، يُنصح باتباع أحدث الممارسات الأمنية وتطبيق الإصلاحات المتاحة.