오픈소스 AI 프레임워크 ‘Langflow’ 원격 코드 실행 취약점 악용으로 OpenAI·AWS 키 탈취 확산
- Langflow 코드 검증 엔드포인트의 인증 없는 원격 코드 실행 취약점(CVE-2026-0768)을 공격자가 악용해 서버에서 임의 파이썬 코드를 실행하고 환경변수 조회로 OpenAI·AWS 키와 토큰을 탈취하는 공격이 확인된 상태이다.
- 해당 취약점은 Langflow 커스텀 컴포넌트 편집기 코드 검증 기능의 입력값 검증 부재에서 발생하며, 공격자는 validate 엔드포인트에 조작된 코드 파라미터를 보내 루트 권한으로 명령을 실행하고 LANGFLOW_SUPERUSER, OPENAI_API*, AWS_ACCESS* 등 환경변수 및 /root/.cache/langflow/secret_key 파일을 수집한다.
- CVE-2026-0768은 2026년 1월 공개됐으며 Langflow 1.4.2 이하 버전이 영향받는다. 인증 없이 단일 HTTP 요청으로 루트 권한을 획득할 수 있어 CVSS 상 ‘크리티컬’로 평가됐고, PoC는 공개되지 않았지만 실환경에서 이미 악용 징후가 관측되고 있다.
- NVD와 Langflow 측 정보에 따르면 CVE-2026-0768은 루트 권한 코드 실행을 허용하는 치명적 결함으로 분류됐고, 앞서 CVE-2025-34291·CVE-2026-33017 등 유사 RCE 취약점도 Langflow 1.6.9, 1.8.x 버전에서 발견돼 연속적인 취약 구조가 드러나며 최신 1.9.x로의 업데이트 필요성이 강조되고 있다.
- Langflow는 LLM 기반 에이전트·RAG 파이프라인을 시각적으로 구성하는 도구로, 운영 환경에 OpenAI·Anthropic·AWS 자격증명과 데이터베이스 연결 정보를 함께 저장하는 특성상 한 번 침해되면 클라우드 인프라로의 측면 이동과 공급망 연쇄 피해로 이어질 수 있어 기업·기관의 AI 워크플로 보호 전략 재점검이 요구된다.
- AI 애플리케이션 오케스트레이션 플랫폼이 연속적으로 RCE 취약점에 노출된 사례는 한국에서도 LLM 기반 행정·국방 시스템 도입 시 자격증명 저장·환경변수 관리·패치 정책을 국가 차원의 보안 기준으로 규정할 필요성을 보여주며, 오픈소스 AI 프레임워크 사용 실태 파악과 관리지침 마련이 시급한 과제로 부상한다.
AI 워크플로 플랫폼 취약점은 곧 클라우드 키와 국가 중요 데이터로 직결되므로, 한국 정책 담당자는 LLM·오케스트레이션 도구를 별도 보호대상으로 지정해 패치 의무화·자격증명 분리 저장·환경변수 점검 기준을 조속히 마련할 필요가 있다.
주요 용어: Langflow(LLM 기반 AI 워크플로를 시각적으로 설계·실행하는 오픈소스 프레임워크), RCE 취약점(원격 공격자가 인증 없이 서버에서 임의 코드를 실행해 시스템을 장악하는 보안 결함)
출처: BleepingComputer