Pydantic AI は URL ダウンロード処理において Server-Side Request Forgery (SSRF) に影響を受けます

このSSRF脆弱性を悪用されると、攻撃者はPydantic AIを実行しているサーバーから内部ネットワークリソースへのアクセスを試みることができます。例えば、内部API、データベース、またはクラウドストレージサービスへのアクセスを試み、機密情報（APIキー、データベースパスワード、クラウド認証情報など）を窃取する可能性があります。攻撃者は、この脆弱性を利用して、内部ネットワーク内で横展開を行い、より機密性の高いシステムにアクセスする可能性もあります。この脆弱性は、外部からのメッセージ履歴を受け入れるアプリケーションにのみ影響します。

Applications built with Pydantic AI that accept message history from external users are at the highest risk. This includes chatbots, virtual assistants, and other AI-powered applications where user input is processed and used to generate responses. Specifically, deployments relying on untrusted message history sources or lacking robust input validation are particularly vulnerable.

• python / server:

import requests
import re

def check_pydantic_ai_ssrf(url):
    # Check for URL patterns indicative of SSRF attempts
    if re.search(r'^(?:127\.0\.0\.1|localhost|192\.168\.\d+\.\d+|10\.0\.\d+\.\d+)', url):
        print(f"Potential SSRF attempt detected: {url}")

# Example usage (replace with actual message history)
message_history = "...malicious_url_here..."
check_pydantic_ai_ssrf(message_history)

• generic web:

curl -I <your_pydantic_ai_endpoint> | grep -i 'Server:'

• generic web:

 grep -E 'http://127.0.0.1:8000|http://localhost:8000' /var/log/nginx/access.log

1. 2026-02-06Disclosure

   disclosure

1. 予約済み2026-02-03
2. 公開日2026-02-06
3. 更新日2026-02-09
4. EPSS 更新日2026-03-23

この脆弱性への対応策として、まずPydantic AIをバージョン1.56.0以上にアップデートすることを推奨します。アップデートが困難な場合は、入力検証を強化し、許可されたURLのみを処理するように制限してください。WAF（Web Application Firewall）を導入し、SSRF攻撃を検知・防御するルールを設定することも有効です。また、内部ネットワークリソースへのアクセスを最小限に制限し、不要なポートを閉じることで、攻撃の影響範囲を限定できます。アップデート後、Pydantic AIのバージョンを確認し、脆弱性が修正されていることを確認してください。