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CVE-2026-70470 critical CVSS 9.8

Vulnérabilité dans flowise (CVE-2026-70470)

Résumé

Vulnérabilité dans flowise (CVE-2026-70470). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Exploitable via POST /api/v1/prediction/{chatflowId}. Atténuation : mise à jour vers 3.1.3 ou plus.

Description d'origine

La description telle que publiée par la source (souvent en anglais).

Summary

The validatePythonCodeForDataFrame blacklist in packages/components/src/pythonCodeValidator.ts can be bypassed with Unicode homoglyph identifiers, allowing arbitrary Python execution inside Pyodide and full OS command execution on the Flowise host via Pyodide's js module interop. This reopens the RCE paths patched as GHSA-3hjv-c53m-58jj (CSV Agent) and GHSA-v38x-c887-992f (Airtable Agent).

Details

packages/components/src/pythonCodeValidator.ts gates every call to pyodide.runPythonAsync in packages/components/nodes/agents/CSVAgent/CSVAgent.ts (lines 147, 198) and packages/components/nodes/agents/AirtableAgent/AirtableAgent.ts (line 186). The gate is a regex blacklist:

{ pattern: /\bimport\b/g, ... },
{ pattern: /\b__class__\b/g, ... },
{ pattern: /\b__subclasses__\s*\(/g, ... },
{ pattern: /\b__builtins__\b/g, ... },
{ pattern: /\b__mro__\b/g, ... },
// ... about 30 similar rules

Two design flaws combine into a bypass:

  1. JavaScript regex \b is ASCII-only. Word boundaries are computed against the ASCII word class [A-Za-z0-9_]. A Unicode letter such as U+1D41A (mathematical bold small a) is treated as a non-word character, so \b__class__\b never matches __cl𝐚ss__.
  2. Python 3 (PEP 3131) NFKC-normalizes every identifier at parse time. __cl𝐚ss__, __subcl𝐚sses__, __b𝐚se__, __b𝐮iltins__, and similar homoglyph forms are all parsed as their ASCII equivalents.

Attribute access obj.__cl𝐚ss__ is normalized because attribute names are iden…

Source: GitHub Security Advisories (Global) NVD GitHub Advisory

Résumé généré automatiquement

Assemblé par SecPulse à partir des données sources (CVSS, CWE, versions affectées) à l'aide de modèles, sans IA. Vérifiez la description d'origine et les références ci-dessous.

Une vulnérabilité référencée CVE-2026-70470 a été découverte dans flowise.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme POST /api/v1/prediction/{chatflowId} à distance pour détourner le produit.
L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Score CVSS : 9.8/10.
Action : mettez à jour flowise vers 3.1.3 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « flowise CVE-2026-70470 » sur le site de l'éditeur.

CVE-2026-70470 (flowise) — CWE-184 / CVSS v3 9.8
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / non authentifié / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : POST /api/v1/prediction/{chatflowId} / customReadCSV / pythonCode / pyodide.runPythonAsync
Correctif : 3.1.3 — appliquer immédiatement
Plan : 1) Audit SBOM, 2) Mise à jour staging→prod, 3) Surveillance WAF/proxy sur les endpoints affectés, 4) Recherche d'IOC dans les logs.
Réfs : voir GHSA / avis éditeur / version corrigée liés sur cette page.

❓ Quel est le problème

Une vulnérabilité (CWE-184) affecte flowise. Les attaquants atteignent le code vulnérable via POST /api/v1/prediction/{chatflowId} sans authentification.

📍 Périmètre concerné

Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de flowise. Surface d'attaque : POST /api/v1/prediction/{chatflowId} / customReadCSV / pythonCode / pyodide.runPythonAsync.

🔥 Gravité

Gravité : Critique (CVSS 9.8/10). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système.

🔧 Comment corriger

Mettre à jour vers 3.1.3.

🛡️ Contournement

En attendant le correctif : désactivez la fonctionnalité concernée, appliquez des règles WAF, ou restreignez l'accès par ACL réseau.

🔍 Détection

Recherchez dans les logs webserver/proxy/WAF des requêtes anormales vers POST /api/v1/prediction/{chatflowId} (en-têtes d'auth malformés, méta-caractères SQL). Auditez les fichiers de dépendances pour trouver flowise.

Actions de réponse

Étapes concrètes et exemples de commandes que les équipes SOC/SRE doivent exécuter dans l'ordre

  1. 1
    Identify exposure identify 
    grep -r 'flowise' . | grep -v node_modules

    リポジトリと本番環境の依存ファイル (package-lock.json / requirements.txt / go.sum / Gemfile.lock 等) で flowise を grep し、稼働しているサービス・バージョンを把握する。

  2. 2
    Hunt for indicators of compromise detect 
    grep 'POST /api/v1/prediction/{chatflowId}' /var/log/nginx/access.log | grep -E '(unusual_payload|sqli_pattern)'

    アクセスログで POST /api/v1/prediction/{chatflowId} への異常なリクエスト (不正な認証ヘッダ・SQLメタ文字)を過去 30〜90日分捜索。WAF/SIEM があれば該当パスのアラート発火履歴を確認。

  3. 3
    Apply patch patch 
    Upgrade flowise to 3.1.3

    ステージング環境で 3.1.3 に上げて回帰テスト → 本番反映。回帰テストはアプリの主要ハッピーパスと、Step 2 で見つけた異常検知の続報チェックを含めること。

  4. 4
    Post-deployment verification verify 
    Replay attack against POST /api/v1/prediction/{chatflowId} on staging to confirm patch closes the vector

    パッチ適用後、ステージングで PoC または同等の悪用パターンを再現して脆弱性が閉じたことを確認。本番では Step 2 と同じログクエリでアラート再発が無いか継続監視。

Paquets affectés

npm flowise
[{"type":"SEMVER","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"3.1.3"}]}]
npm flowise-components
[{"type":"SEMVER","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"3.1.3"}]}]

Références

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