近段时间，围绕AI应用与生成式工具的攻击明显升温。除了此前曝出的零时差问题外，威胁情报团队再次发现：用于图像化大语言模型搭建的开源/企业工具Langflow存在尚未修补的严重漏洞，正被真实攻击者拿来做渗透与信息盗取。
安全机构VulnCheck指出，他们在8月底监测到CVE-2026-0768被利用的活动。该漏洞属于未经过身份验证即可触发的远程代码执行（RCE）缺陷，风险评分高达9.8。受影响点出现在Langflow的“自定义组件编辑器”相关代码校验工具/端点之中。其核心问题在于：系统在接收用户提供的字符串后，在执行Python代码之前缺少足够的验证逻辑，使攻击者有机会通过恶意输入操控代码运行，甚至可能以root权限执行，从而显著放大后果。
更值得警惕的是，VulnCheck在超过50个蜜罐环境中观察到攻击尝试。研究人员判断攻击者不仅在做侦察，还在试图获取凭证。通过对攻击流量的环境参数分析，攻击者似乎重点瞄准收集OpenAI API与AWS的敏感数据与密钥。地理与流量来源上，大部分攻击流量来自俄罗斯；目标集中在英国境内的加那利群岛相关环境，显示出较强的定向性。
该漏洞此前已由漏洞悬赏项目零日披露渠道进行过通报，今年1月公开相关信息，但目前仍未出现公开概念验证（PoC）。与此同时，披露方给出的缓解思路也较“硬核”：由于漏洞本质与产品交互方式有关，最有效的减缓措施是限制外部对该组件/端点的交互能力，而不仅仅依赖补丁等待。
对于正在部署Langflow的团队，建议立即复核是否存在CVE-2026-0768暴露面，优先收紧访问策略，隔离不必要的编辑器功能，并对涉及OpenAI与AWS凭证的存储与调用链进行审计，确保密钥不会在可被探测或可被滥用的路径上被动外泄。
