binary-husky/gpt_academic 中的 SSRF

该SSRF漏洞允许攻击者通过GPT Academic服务器发起请求，访问其内部网络或其他外部资源。攻击者可以利用此漏洞读取敏感文件，执行恶意代码，甚至控制整个系统。更严重的是，如果GPT Academic服务器具有访问其他关键系统的权限，攻击者可以利用此漏洞进行横向移动，扩大攻击范围。攻击者可能利用此漏洞窃取用户数据、破坏系统服务，并造成严重的经济损失和声誉损害。此漏洞的潜在影响类似于其他SSRF漏洞，可能导致数据泄露和系统控制。

Organizations utilizing GPT Academic, particularly those deploying it in environments with sensitive data or internal services accessible through the Gradio Web server, are at risk. Those using older, unpatched versions of GPT Academic are especially vulnerable. Shared hosting environments where multiple users share the same GPT Academic instance could also be affected, potentially allowing one user to exploit the vulnerability to access resources belonging to other users.

• python / server:

import requests
import sys

def check_ssrf(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=5, verify=False)
        print(f"[+] URL {url} returned status code: {response.status_code}")
        return True
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"[-] URL {url} failed: {e}")
        return False

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) > 1:
        target_url = sys.argv[1]
        if check_ssrf(target_url):
            print("[!] SSRF vulnerability detected!")
        else:
            print("[+] SSRF vulnerability not detected.")
    else:
        print("Usage: python check_ssrf.py <target_url>")

1. 2025-03-20Disclosure

   disclosure

1. 已保留2024-11-08
2. 发布日期2025-03-20
3. EPSS 更新日期2026-04-02

为了缓解CVE-2024-11030漏洞的影响，建议立即升级到最新版本GPT Academic。如果无法立即升级，可以考虑以下临时缓解措施：首先，限制GPT Academic服务器的网络访问权限，只允许其访问必要的资源。其次，实施严格的输入验证，过滤掉所有潜在的恶意输入。第三，使用Web应用防火墙 (WAF) 或反向代理来检测和阻止SSRF攻击。最后，定期审查GPT Academic的配置，确保其安全性。