Inyección de Consulta Pandas en langgenius/dify

La inyección de consulta Pandas en Dify Tools Vanna representa un riesgo significativo para la seguridad. Un atacante podría explotar esta vulnerabilidad para inyectar código malicioso en las consultas de Pandas, lo que permitiría la ejecución de comandos arbitrarios en el sistema donde se ejecuta Dify Tools. Esto podría resultar en la exfiltración de datos sensibles, la modificación de la configuración del sistema o incluso el control total del servidor. Dada la naturaleza de RCE, el impacto potencial es alto y podría afectar a la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los sistemas afectados. La vulnerabilidad se asemeja a otros ataques de inyección donde la falta de validación de entrada permite la ejecución de código no deseado.

Organizations utilizing Dify Tools Vanna for data processing and training, particularly those deploying it in production environments or handling sensitive data, are at risk. Specifically, those relying on the default configuration without implementing additional input validation measures are most vulnerable.

• python / server:

import pandas as pd
# Check for suspicious query patterns in user input before passing to Pandas
user_input = input("Enter your query:")
if "--" in user_input or "@" in user_input:
    print("Invalid query detected.")
else:
    df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
    query = user_input
    result = df.query(query)
    print(result)

• generic web: Monitor access logs for requests containing unusual query parameters or patterns that could indicate an attempted injection attack.

1. 2025-03-20Disclosure

   disclosure

1. Reservado2025-01-02
2. Publicada2025-03-20
3. EPSS actualizado2026-04-02

La mitigación principal para CVE-2025-0185 es actualizar a la versión corregida de Dify Tools tan pronto como esté disponible. Mientras tanto, se recomienda implementar medidas de seguridad adicionales. Se debe revisar y fortalecer la validación de todas las entradas de usuario en la función vn.gettrainingplangeneric(dfinformation_schema). Implementar listas blancas de caracteres permitidos o utilizar funciones de escape para sanitizar las entradas antes de utilizarlas en las consultas de Pandas. Considerar el uso de un firewall de aplicaciones web (WAF) para bloquear solicitudes maliciosas. Monitorear los registros del sistema en busca de patrones sospechosos relacionados con la ejecución de consultas de Pandas.