作为全球最热门的LLM应用开发框架之一，LangChain的安全漏洞往往会引发产业链级别的风险扩散。近期披露的CVE-2025-68664序列化注入漏洞（CVSS 3.1评分9.3），以“lc”键为攻击突破口，将提示注入与反序列化风险相结合，成为AI应用安全领域的典型警示案例。该漏洞不仅暴露了LangChain框架的安全设计缺陷，更折射出当前LLM生态中供应链安全的普遍脆弱性，值得所有AI开发者和企业高度警惕。

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一、漏洞核心信息与危害升级

基础信息速览

项目	详情
漏洞类型	序列化注入（CWE-502：不可信数据反序列化）
影响范围	LangChain Python < 0.3.81；LangChain JS < 1.2.5
攻击向量	网络攻击，无需特权账户，零用户交互
核心危害	窃取环境变量、API密钥等机密；未授权对象实例化；触发连锁攻击
修复版本	Python：0.3.81；JS：1.2.5
修复核心	新增“lc”键转义机制；默认收紧序列化权限控制

危害边界拓展

该漏洞的危害远超单一框架本身，呈现三大扩散特征：

1. 依赖链渗透：基于LangChain二次开发的应用（如企业RAG系统、智能客服平台）若未同步升级，将成为攻击跳板。
2. 组合攻击放大：与提示注入、供应链投毒等手段结合，可形成“注入-序列化-反序列化”的完整攻击链，突破多层防护。
3. 合规风险传导：机密数据泄露可能触发GDPR、等保2.0等合规要求的处罚，尤其对金融、医疗等敏感行业影响显著。

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二、漏洞原理深度解析：“信任边界”的彻底失效

核心机制漏洞

LangChain框架中，“lc”键是标记内部序列化对象的核心标识，用于区分框架原生对象与用户数据。漏洞的根源在于框架对用户数据的过度信任：

1. 序列化函数dumps()/dumpd()（Python）与toJSON()（JS）未对用户可控数据中的“lc”键进行转义或隔离处理。
2. 反序列化流程默认将含“lc”键的结构判定为合法框架对象，而非普通用户输入，直接执行关联逻辑。
3. 攻击者利用这一设计缺陷，通过构造恶意“lc”键数据，将用户输入伪装成框架内部对象，触发敏感操作。

典型攻击载荷与执行链路

以窃取OpenAI API密钥为例，攻击者构造的恶意载荷如下：

{"lc": 1, "type": "secret", "id": ["OPENAI_API_KEY"]}

完整攻击链路可分为四步：

1. 攻击者通过LLM的metadata、response_metadata等用户可控字段注入恶意载荷。
2. 含恶意“lc”结构的数据进入LangChain序列化流程，未被过滤或转义。
3. 后端系统调用load()/loads()函数反序列化数据，将恶意结构识别为合法密钥读取对象。
4. 当secretsFromEnv功能启用时，框架自动读取对应环境变量并返回给攻击者，完成机密窃取。

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三、漏洞爆发的行业背景：LLM框架的共性安全隐患

同类漏洞横向对比

CVE-2025-68664并非个例，近期多款主流LLM框架均曝出类似安全问题，反映出行业普遍存在的安全短板：

框架	漏洞编号	漏洞类型	核心原因	CVSS评分
vLLM	CVE-2025-62164	内存损坏/反序列化	torch.load()未做安全校验	8.0
LLaMA-Factory	CVE-2025-53002	远程代码执行	未设置weights_only=True	8.3
Meta Llama	CVE-2024-50050	远程代码执行	ZeroMQ+pickle不安全反序列化	9.3

这些漏洞的共性在于：LLM框架开发注重功能迭代速度，却忽视了传统安全防护机制的适配，尤其对反序列化、输入校验等基础安全环节重视不足。更值得警惕的是，代码复用导致漏洞快速扩散，如SGLang因借鉴vLLM的不安全逻辑，直接继承了同类漏洞。

高风险应用场景聚焦

以下三大场景中，CVE-2025-68664的利用成功率最高，危害最严重：

1. 多轮对话智能体：用户输入经多轮流转后嵌入metadata，易绕过初级过滤，触发序列化注入。
2. 企业级RAG系统：大量集成外部数据与API密钥，secretsFromEnv功能普遍启用，机密泄露风险极高。
3. 第三方插件生态：LangChain插件市场中，部分插件未对用户输入做二次校验，成为攻击入口。

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四、官方修复方案与技术细节

LangChain团队在0.3.81（Python）和1.2.5（JS）版本中推出的修复方案，并非简单的“lc”键过滤，而是一套组合式安全加固策略：

1. 核心修复：“lc”键强制转义：序列化函数新增自动转义逻辑，用户数据中的“lc”键会被添加前缀或重命名，避免与框架内部标识冲突。
2. 权限收紧：默认安全配置：
   • allowed_objects参数默认设为“core”，仅允许核心序列化映射，阻断非信任对象实例化。
   • secrets_from_env默认从True改为False，关闭环境变量自动读取功能。
   • 新增Jinja2模板拦截器，阻止恶意模板注入。
3. 兼容性处理：修复引入部分破坏性变更，需开发者通过langchain-cli migrate工具迁移代码，尤其适配Pydantic 2升级后的API变更。

临时防护方案（未升级场景）

对于无法立即升级的系统，可通过三重防护降低风险：

1. 输入过滤：在数据进入序列化流程前，递归移除用户数据中的“lc”键及子结构。
2. 功能禁用：手动关闭secretsFromEnv功能，避免环境变量泄露。
3. 权限最小化：限制LangChain运行账户的系统权限，即使被攻击也无法获取敏感资源。

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五、LLM框架安全前瞻：从被动修复到主动防御

当前行业安全痛点

CVE-2025-68664的爆发，暴露了LLM框架安全的三大核心问题：

1. 安全设计滞后于功能开发，多数框架仍沿用传统软件开发模式，未针对AI场景的特殊风险（如提示注入）优化。
2. 供应链安全失控，开源组件复用导致漏洞快速扩散，缺乏统一的安全校验标准。
3. 防护机制单一，过度依赖终端防御，缺乏全生命周期的安全管控。

未来防御技术趋势

为应对LLM生态的复杂安全挑战，行业将朝着三大方向演进：

1. 安全左移：集成开发阶段防护：将序列化安全校验、输入过滤等机制嵌入CI/CD流程，利用AI Agent自动化审计工具（如LLaMA-Factory漏洞挖掘案例中的Audit Agent），在代码提交阶段发现高危缺陷。
2. 多层防护：Guardrails安全体系：借鉴LangChain的Guardrails设计，构建“确定性规则+模型语义理解”的双重防护。通过正则匹配拦截已知攻击载荷，利用LLM检测隐晦的提示注入行为，同时引入人机协同（Human-in-the-Loop）机制，敏感操作必须经人工审批。
3. 供应链加固：全链路安全管控：建立开源组件安全评级体系，对LangChain、vLLM等核心框架实施实时漏洞监控。部署大模型应用防火墙（MAF），实现“一点部署、全链防护”，拦截供应链漏洞引发的攻击流量。
4. 默认安全：框架原生防护升级：未来LLM框架将采用“安全优先”的设计理念，默认禁用危险功能（如未授权反序列化、环境变量读取），强制开发者显式开启并配置安全参数，从根源降低漏洞利用风险。

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六、总结与行动建议

CVE-2025-68664漏洞是LLM行业快速发展过程中的一次重要安全警示，它揭示了“功能优先、安全滞后”模式的潜在风险。对于企业和开发者而言，当前最紧迫的任务是：立即升级LangChain核心依赖至安全版本，开展全链路漏洞排查；长期则需建立适配AI场景的安全开发体系，将防护融入设计、开发、部署全生命周期。

随着AI技术的深入应用，框架安全将成为决定行业信任度的关键因素。唯有从被动修复转向主动防御，从单点防护升级为全链管控，才能在享受LLM技术红利的同时，抵御日益复杂的安全威胁，实现人工智能的安全可控发展。