KritischCVE-2025-3248

    Langflow: fehlende Authentifizierung für kritische Funktion (CVE-2025-3248)

    Veröffentlicht Zuletzt geändert In CISA KEV seit Quellen: SingCERT, pwn.watch, CVE.org, OSV

    Was ist betroffen, was ist zu tun

    Die Schwachstelle CVE-2025-3248 ermöglicht es einem unauthentifizierten Angreifer, durch das Fehlen von Authentifizierung im /api/v1/validate/code-Endpunkt von Langflow, beliebigen Code auszuführen. Die Schwachstelle wird aktiv in Ransomware-Kampagnen seit Mai 2025 ausgenutzt und betrifft Langflow-Versionen vor 1.3.0. Betroffen sind spezifische Pakete auf PyPI, darunter Versionen von 0.0.86 bis 0.6.11. Ein sofortiges Update auf Version 1.3.0 oder höher ist dringend erforderlich, um die Sicherheitslücke zu schließen.

    Die Schwachstelle wird aktiv ausgenutzt; behandeln Sie sie vorrangig. CISA führt sie als in Ransomware-Kampagnen genutzte Schwachstelle. Aktualisieren Sie Langflow auf Version 1.3.0. Sofortmaßnahmen, Mitigation und Erkennungsregeln stehen im Runbook unten.

    Betroffen
    • Langflow lt *..1.3.0
    Behoben in
    • Langflow 1.3.0

    Unklar, ob und wie Sie betroffen sind? Frage zu dieser Schwachstelle stellen

    Metriken

    9,8

    Priorität

    XIEM Effective CVSS: höchste verfügbare CVSS-Bewertung aus NVD- und Herstellerangaben.

    Quelle: NVD, CVSS v3

    9,8

    CVSS v3

    Schweregrad Kritisch auf der Skala von 0 bis 10.

    Quelle: SingCERT, pwn.watch, CVE.org, OSV

    99,99 %

    EPSS-Score

    Hoch – Modell schätzt ≥ 50 % Chance auf reale Ausnutzung in 30 Tagen.

    Quelle: FIRST EPSS, Perzentil 99,99

    Alle Metriken anzeigen
    Schweregrad
    Kritisch
    Priorität (0–325)

    Der Priorisierungs-Score ist eine zusammengeführte Kennzahl, die mehrere Einzelsignale zu einer einzigen, handlungsleitenden Rangfolge verdichtet: technische Schwere (CVSS), Ausnutzungswahrscheinlichkeit (EPSS), der Status als bekannt ausgenutzt (KEV) und der Kontext des betroffenen Assets. Ziel ist die Antwort auf die einzig wirklich wichtige Frage im Schwachstellenmanagement: Was zuerst?

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    262.51 Methodik
    Exploit-Reife

    Ein Exploit ist Code oder eine Technik, die eine konkrete Schwachstelle gezielt ausnutzt, um ein unbeabsichtigtes Verhalten zu erzwingen — etwa Code auszuführen oder Rechte auszuweiten. Er ist das Werkzeug, das aus einer theoretischen Lücke einen praktischen Angriff macht.

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    aktiv ausgenutztQuelle: VulnCheck KEV (öffnet in neuem Tab), CSA/SingCERT So stufen wir ein
    XIEM Effective CVSS

    XIEM® ist das gestufte Managed-Security-Betriebsmodell von NEOSEC und eine eingetragene Marke der NEOSEC GmbH. Es erweitert klassisches SIEM — die zentrale Sammlung, Normalisierung und Korrelation sicherheitsrelevanter Ereignisse — um Endpunkt-Forensik, Netzwerk-Sichtbarkeit und Täuschungstechnik und führt diese zu drei aufeinander aufbauenden Stufen zusammen: Sentry, Orchestrate und Command.

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    9,8 Methodik
    CVSS v3

    CVSS ist der weltweit verbreitete, offene Standard zur Bewertung der technischen Schwere einer Schwachstelle auf einer Skala von 0 bis 10. Er beschreibt, wie leicht eine Lücke ausnutzbar ist und welchen Schaden sie anrichten kann — nicht jedoch, wie wahrscheinlich ihre tatsächliche Ausnutzung ist. CVSS und das ergänzende EPSS beantworten bewusst unterschiedliche Fragen.

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    9,8
    EPSS-Score

    Der EPSS-Score ist der absolute Modell-Output für eine einzelne Schwachstelle: die geschätzte Wahrscheinlichkeit einer realen Ausnutzung in den nächsten 30 Tagen, ausgedrückt als Wert zwischen 0 und 1 (bzw. 0 % bis 100 %). Ein Score von 0,42 bedeutet „das Modell schätzt eine 42-prozentige Chance auf reale Ausnutzung binnen 30 Tagen“.

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    99,99 %
    Hoch – Modell schätzt ≥ 50 % Chance auf reale Ausnutzung in 30 Tagen.
    EPSS-Perzentil

    Das EPSS-Perzentil ist die relative Einordnung einer Schwachstelle innerhalb aller EPSS-bewerteten CVEs, ausgedrückt als Wert zwischen 0 und 1. Ein Perzentil von 0,90 bedeutet „diese CVE hat einen höheren EPSS-Score als 90 % aller anderen bewerteten CVEs“. Anders als der EPSS-Score ist es keine Wahrscheinlichkeit — sondern eine Positionierung im Ranking.

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    99,99
    Kritisch – CVE liegt im obersten Fünftel aller heute bewerteten CVEs (Rang ≥ 80 %).
    KEV-Status

    Der KEV-Katalog ist eine von der US-Behörde CISA gepflegte Liste von Schwachstellen, für die eine aktive Ausnutzung in der Praxis nachgewiesen ist. Er beantwortet nicht die Frage „wie schwer?“, sondern „wird es bereits angegriffen?“ — und priorisiert damit das Patchen scharf.

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    Aktiv ausgenutzt
    Veröffentlicht
    In CISA KEV seit

    Der KEV-Katalog ist eine von der US-Behörde CISA gepflegte Liste von Schwachstellen, für die eine aktive Ausnutzung in der Praxis nachgewiesen ist. Er beantwortet nicht die Frage „wie schwer?“, sondern „wird es bereits angegriffen?“ — und priorisiert damit das Patchen scharf.

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    CWE

    CWE ist ein Katalog typischer Schwächen-Arten in Software und Hardware — etwa fehlerhafte Eingabevalidierung, unsichere Speicherbehandlung oder mangelhafte Authentisierung. Während eine CVE eine konkrete Schwachstelle in einem konkreten Produkt benennt, beschreibt eine CWE die zugrunde liegende Fehlerklasse.

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    CWE-306

    Behebung und Mitigation

    Warum sofort handeln?

    Priorisierung

    Die Schwachstelle steht auf KEV und ist mit Ransomware-Nutzung geflaggt — kombiniert mit einer der höchsten denkbaren Exploit-Wahrscheinlichkeiten der KEV-Liste. Angriffsvoraussetzungen sind trivial: netzwerkerreichbar, keine Authentifizierung, keine User-Interaction, direkter RCE-Impact. Jede aus dem Internet erreichbare Langflow-Instanz < 1.3.0 ist faktisch bereits kompromittiert oder wird es innerhalb von Stunden sein; Priorität P1 mit sofortiger Isolation. Interne Instanzen hinter Auth-Proxy sind weniger akut, aber wegen des typischen Zugriffs auf LLM-API-Keys und Cloud-Credentials weiterhin hoch priorisiert — ein kompromittierter Langflow-Host wird im Normalfall zum Pivot in die Cloud-Umgebung.

    1. Schritt 1 im Runbook

      Sofort-Response (0-24 h)

      • Upgrade aller Langflow-Instanzen auf Version 1.3.0 oder neuer — dies ist der offizielle Fix für den ungeschützten /api/v1/validate/code-Endpoint.
      • Bis zum Patch: Langflow-Instanzen aus dem Internet nehmen. Perimeter-Firewall-Regel oder Reverse-Proxy-ACL setzen, die eingehenden Traffic auf den Langflow-Port (Default 7860) ausschliesslich auf definierte interne IP-Bereiche beschränkt.
      • Reverse-Proxy (nginx, Traefik, HAProxy) vorsetzen und /api/v1/validate/code per Location-Block komplett blockieren (return 403), solange der Patch nicht ausgerollt ist.
      • Kompromittierungsprüfung: Alle Langflow-Hosts auf unerwartete Child-Prozesse des Python/Uvicorn-Workers prüfen (sh, bash, curl, wget, python -c, Krypto-Miner, Reverse-Shells). Bei Fund Host isolieren und forensisch sichern, nicht nur neu starten.
      • Alle auf dem Langflow-Host hinterlegten Secrets rotieren: API-Keys für angebundene LLM-Provider (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, HuggingFace), Datenbank-Credentials, Vektor-DB-Tokens, Cloud-IAM-Keys. Bei Container-Deployments auch Workload-Identities und Service-Account-Tokens.
      • Netzwerk-Egress des Langflow-Hosts kontrollieren: ausgehende Verbindungen nur zu erforderlichen LLM-APIs zulassen, alles andere (insbesondere Pastebin-/IP-Logger-Dienste, Tor-Exits, bekannte Mining-Pools) temporär blocken.

    2. Schritt 2 im Runbook

      Mitigation-Layer

      • Netzsegmentierung: Langflow gehört in ein separates VLAN/Subnet mit expliziter Allowlist. Kein direkter Zugriff auf interne Produktionssysteme, keine Datenbank-Verbindungen ausserhalb der dedizierten App-DB.
      • WAF-Regel vor dem Reverse-Proxy: POST-Requests auf /api/v1/validate/code komplett blocken oder mindestens auf authentifizierte Sessions beschränken. Zusätzlich generische Python-Code-Patterns im Body filtern (__import__, subprocess, os.system, eval(, compile().
      • Authentifizierung erzwingen: Langflow hinter einen Auth-Proxy stellen (oauth2-proxy, Authelia, Entra ID Application Proxy). Keine Langflow-Instanz ohne vorgelagerte Authentifizierung im Netz.
      • Container-Hardening: Langflow als Non-Root ausführen, Read-Only-Filesystem, --cap-drop=ALL, Seccomp-Profil. In Kubernetes: NetworkPolicy, die nur Ingress vom Auth-Proxy zulässt, Egress nur zu LLM-Endpoints.
      • Least Privilege für hinterlegte Credentials: LLM-API-Keys mit Budget-Limits versehen, Cloud-IAM-Rollen auf das absolute Minimum reduzieren. Kein Zugriff auf S3-Buckets oder Secret-Stores aus der Langflow-Workload.
      • Monitoring der Ressourcen: Alert auf CPU-Spitzen (Mining), aussergewöhnliche Netzwerk-Bandbreite und neu geöffnete Listen-Sockets auf dem Langflow-Host.

    3. Schritt 3 im Runbook

      Detection-Regeln

      • Web-Access-Log / Reverse-Proxy: Jeder POST auf /api/v1/validate/code ohne gültige Auth-Session ist verdächtig. SIEM-Query (Splunk-Shape): index=web uri_path="/api/v1/validate/code" method=POST | stats count by src_ip, http_user_agent.
      • Sysmon EID 1 / auditd execve: Child-Prozesse unterhalb des Python/Uvicorn-Prozesses, die auf sh, bash, curl, wget, nc, python -c, perl -e matchen. Sigma-Shape: parent_image|endswith: 'python' AND image|endswith: ('sh','bash','curl','wget','nc').
      • Netzwerk-Telemetrie (Zeek/Suricata): Ausgehende Verbindungen vom Langflow-Host zu neuen, nie zuvor gesehenen externen IPs, insbesondere auf Ports 4444, 1337, 8080, 9999 oder zu Mining-Pool-DNS-Namen (*.minexmr, *.nanopool, *.supportxmr).
      • EDR Process-Ancestry: Python-Prozess spawnt Shell, die ihrerseits base64 -d, /dev/tcp/-Redirect oder curl | sh ausführt — klassisches Loader-Pattern nach Code-Injection.
      • Datei-Monitoring: Neue Dateien in /tmp, /var/tmp, /dev/shm mit Executable-Bit, geschrieben vom Langflow-Prozess. auditd-Regel: -w /tmp -p wa -k langflow_write.

    Erkennungsregeln

    Für diese Schwachstelle liegt noch keine NEOSEC-Erkennungsregel vor.

    Einordnung nach NIS2 und CRA

    Regelbasierte Einordnung aus Ausnutzungsstatus und Schweregrad. Sie ersetzt keine Prüfung im Einzelfall.

    NIS2

    NIS2 ist die EU-Richtlinie (EU) 2022/2555 zur Erhöhung des Cybersicherheitsniveaus in der Union. Sie weitet Pflichten gegenüber der ersten NIS-Richtlinie deutlich aus: mehr Sektoren, verbindliches Risikomanagement, gestufte Meldepflichten und persönliche Verantwortung der Geschäftsleitung.

    Im Glossar lesen
    Aktiv ausgenutzt: Behandeln Sie die Schwachstelle im Schwachstellenmanagement nach Art. 21 Abs. 2 lit. e NIS2 vorrangig. Wird sie in Ihrer Umgebung ausgenutzt, prüfen Sie die Meldepflicht nach Art. 23 (Frühwarnung binnen 24 Stunden).
    CRA

    Der CRA ist die EU-Verordnung (EU) 2024/2847 mit horizontalen Cybersicherheitsanforderungen an „Produkte mit digitalen Elementen“ — von Industriesteuerungen über Software bis zu vernetzten Verbrauchergeräten. Erstmals müssen Hersteller Sicherheit über den gesamten Produktlebenszyklus gewährleisten, Schwachstellen behandeln und Sicherheitsupdates bereitstellen.

    Im Glossar lesen
    Seit dem 11.09.2026 müssen Hersteller betroffener Produkte mit digitalen Elementen aktiv ausgenutzte Schwachstellen nach Art. 14 CRA melden, mit Frühwarnung binnen 24 Stunden über die zentrale Meldeplattform der ENISA.
    ISO/IEC 27001

    ISO/IEC 27001 ist der international führende Standard für ein Informationssicherheits-Managementsystem (ISMS). Er beschreibt einen risikobasierten, prozessorientierten Rahmen, um Informationssicherheit systematisch zu planen, umzusetzen, zu überprüfen und zu verbessern.

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    Maßnahme A.8.8, Management technischer Schwachstellen: Relevanz für Ihre Systeme bewerten, Behebung einplanen und nachweisen.

    Beschreibung

    Vorversionen von Langflow vor 1.3.0 sind anfällig für Code-Injektion im `/api/v1/validate/code`-Endpunkt. Ein entfernter und nicht authentifizierter Angreifer kann manipulierte HTTP-Anfragen senden, um beliebigen Code auszuführen.

    Originalquelle nur englisch verfügbar, maschinell ins Deutsche übersetzt.

    Quelle: CSA/SingCERT, pwn.watch, cvelistv5, NVD (NIST), OSV (Open Source Vulnerabilities), CISA KEV Catalog, CVE.org (MITRE)

    Betroffene Produkte

    Betroffen sind die folgenden Versionen. Ältere Stände derselben Reihe sind ebenfalls verwundbar, sofern nicht anders angegeben.

    Betroffene Produkte
    Betroffene VersionenBehoben in
    langflow-ailangflow
    • < 1.3.0
    • 1.3.0
    langflowlangflow
    • < 1.3.0
    • 1.3.0

    Hersteller und Produkte

    Weakness-Klassen (CWE)

    • CWE-306Missing Authentication for Critical Function

      Base

      The product does not perform any authentication for functionality that requires a provable user identity or consumes a significant amount of resources.

      Eintrag bei MITRE CWE-306

    Öffentliche Exploit-Referenzen

    Öffentlich gemeldete Proof-of-Concepts, Exploit-Module und Detection-Templates zu dieser Schwachstelle. NEOSEC verlinkt ausschließlich auf die Originalquellen und stellt keinen Exploit-Code bereit.

    Öffentliche Exploit-Referenzen
    CISA KEV CatalogCISA Known Exploited Vulnerability (öffnet in neuem Tab)cisa.govaktiv ausgenutzt
    CSA/SingCERTActive Exploitation of Critical Vulnerability in Langflow (öffnet in neuem Tab)CSA/SingCERTaktiv ausgenutzt
    Referenz mit Exploit-Kennzeichnunghorizon3.ai (öffnet in neuem Tab)PoC (öffentlich gemeldet)gemeldet, nicht verifiziert—
    PoC-in-GitHub (nomi-sec)CVE-2025-3248 (öffnet in neuem Tab)github.comPoC (öffentlich gemeldet)gemeldet, nicht verifiziert
    PoC-in-GitHub (nomi-sec)langflow-exploit (öffnet in neuem Tab)github.comPoC (öffentlich gemeldet)gemeldet, nicht verifiziert
    PoC-in-GitHub (nomi-sec)exposecheck (öffnet in neuem Tab)github.comPoC (öffentlich gemeldet)gemeldet, nicht verifiziert

    Quellen & Referenzen

    • github.comlangflow-ai/langflow/security/advisories/GHSA-rvqx-wpfh-mfx7web
    • NVD (NIST)NVD: CVE-2025-3248advisory, pwn-watch
    • github.comlangflow-ai/langflow/pull/6911web, Issue-Tracker
    • github.comlangflow-ai/langflow/commit/faac4db133de32fcb6d483fa9ff52f40ce4…web
    • github.comlangflow-ai/langflowpackage
    • github.comlangflow-ai/langflow/releases/tag/1.3.0web, Release Notes
    • cisa.govknown-exploited-vulnerabilities-catalog?field_cve=CVE-2025-3248web, government-resource
    • horizon3.aiattack-research/disclosures/unsafe-at-any-speed-abusing-python-…web
    • vulncheck.comadvisories/langflow-unauthenticated-rceweb, Hinweis Dritter
    • pypi.orgproject/langflow-basepackage
    • GitHub Security Advisoriesadvisories/GHSA-rvqx-wpfh-mfx7advisory
    • horizon3.aiattack-research/disclosures/unsafe-at-any-speed-abusing-python-…Exploit
    • pwn.watchpwn.watch: Langflow: Missing Authentication Vulnerabilitypwn-watch
    • GitHub Security AdvisoriesLangflow advisory: Langflowpwn-watch
    • cisa.govCISA Known Exploited Vulnerabilities Catalogpwn-watch

    Änderungen an der CVE

    Wer diese CVE wann geändert hat: die NVD (Analyse, betroffene Produkte, CVSS), der Herausgeber der CVE (CNA) und ergänzende Stellen wie CISA (ADP).

    1. Eintrag geändertVulnCheck

      13 Einzeländerungen im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Betroffene Versionen (Herausgeber)ergänzt
      —
      Affected value modified. <a href="https://github.com/CVEProject/cvelistV5/blob/main/cves/2025/3xxx/CVE-2025-3248.json">CVE-2025-3248</a>
      Referenzergänzt
      —
      https://github.com/langflow-ai/langflow/pull/6911
      Referenzergänzt
      —
      https://github.com/langflow-ai/langflow/releases/tag/1.3.0
      Referenzergänzt
      —
      https://www.horizon3.ai/attack-research/disclosures/unsafe-at-any-speed-abusing-python-exec-for-unauth-rce-in-langflow-ai/
      Referenzergänzt
      —
      https://www.vulncheck.com/advisories/langflow-unauthenticated-rce
      Referenzentfernt
      https://github.com/langflow-ai/langflow/pull/6911
      —
      Referenzentfernt
      https://github.com/langflow-ai/langflow/releases/tag/1.3.0
      —
      Referenzentfernt
      https://www.horizon3.ai/attack-research/disclosures/unsafe-at-any-speed-abusing-python-exec-for-unauth-rce-in-langflow-ai/
      —
      Referenzentfernt
      https://www.vulncheck.com/advisories/langflow-unauthenticated-rce
      —
      Referenztypentfernt
      https://github.com/langflow-ai/langflow/pull/6911 Types: Patch
      —
      Referenztypentfernt
      https://github.com/langflow-ai/langflow/releases/tag/1.3.0 Types: Release Notes
      —
      Referenztypentfernt
      https://www.horizon3.ai/attack-research/disclosures/unsafe-at-any-speed-abusing-python-exec-for-unauth-rce-in-langflow-ai/ Types: Exploit, Third Party Advisory
      —
      Referenztypentfernt
      https://www.vulncheck.com/advisories/langflow-unauthenticated-rce Types: Third Party Advisory
      —

      Kennung der Quelle: disclosure@vulncheck.com

    2. Eintrag geändertCISA ADP

      3 Einzeländerungen im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Referenzergänzt
      —
      https://www.cisa.gov/known-exploited-vulnerabilities-catalog?field_cve=CVE-2025-3248
      Referenzentfernt
      https://www.cisa.gov/known-exploited-vulnerabilities-catalog?field_cve=CVE-2025-3248
      —
      Referenztypentfernt
      https://www.cisa.gov/known-exploited-vulnerabilities-catalog?field_cve=CVE-2025-3248 Types: US Government Resource
      —

      Kennung der Quelle: 134c704f-9b21-4f2e-91b3-4a467353bcc0

    Verknüpfte Advisories

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    Badge-Vorschau für CVE-2025-3248
    <a href="https://intel.neosec.eu/cve/CVE-2025-3248"><img src="https://intel.neosec.eu/badge/cve/CVE-2025-3248.svg" alt="CVE-2025-3248 – NEOSEC Intel" height="20"></a>