ช่องโหว่วิกฤตใน Chainlit AI เปิดทางแฮกเกอร์เข้าควบคุม Cloud Environment

นักวิจัยด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้ค้นพบช่องโหว่ร้ายแรงสองจุดใน Chainlit ซึ่งเป็น Open-source AI Framework ที่ได้รับความนิยมและมีการดาวน์โหลดมากกว่า 700,000 ครั้งต่อเดือน ช่องโหว่เหล่านี้อนุญาตให้ผู้โจมตีสามารถขโมยข้อมูลรับรอง Cloud ที่ละเอียดอ่อน ไฟล์ฐานข้อมูล และเข้าควบคุมระบบ AI ขององค์กรได้โดยไม่ต้องมีการโต้ตอบจากผู้ใช้ Zafran Labs เป็นผู้ค้นพบช่องโหว่เหล่านี้ซึ่งส่งผลกระทบต่อการใช้งานจริงในองค์กร

Severity: วิกฤต (Critical)

System Impact:

• Chainlit (Open-source AI framework)
• Cloud environments (โดยเฉพาะ AWS deployments ที่เปิดใช้งาน IMDSv1)
• Enterprise AI environments
• ฐานข้อมูล (.chainlit/.langchain.db ที่เก็บ prompts และ responses ของผู้ใช้)
• เซิร์ฟเวอร์ภายใน (Internal servers)
• Storage buckets
• Secret managers

Technical Attack Steps:

1. **CVE-2026-22218 (Arbitrary File Read):** ผู้โจมตีใช้ข้อบกพร่องในการตรวจสอบความถูกต้องของ input ในกลไกการจัดการ element ของ Chainlit โดยการจัดการ endpoint `/project/element`
2. ผลกระทบจาก CVE-2026-22218: ทำให้สามารถอ่านไฟล์ใดๆ ที่เซิร์ฟเวอร์เข้าถึงได้ เช่น ตัวแปรสภาพแวดล้อม (environment variables), AWS secret keys, ข้อมูลรับรองฐานข้อมูล, และ authentication secrets ในการติดตั้งแบบ multi-tenant ผู้โจมตีสามารถอ่าน `.chainlit/.langchain.db` เพื่อเข้าถึง prompts และ responses ของผู้ใช้ทั้งหมด
3. **CVE-2026-22219 (Server-Side Request Forgery – SSRF):** ผู้โจมตีใช้ข้อบกพร่องในการตรวจสอบ URL ใน SQLAlchemy data layer เพื่อบังคับให้เซิร์ฟเวอร์สร้างคำขอ GET ไปยังเป้าหมายภายในใดๆ
4. ผลกระทบจาก CVE-2026-22219: สามารถใช้เพื่อเข้าถึง AWS metadata endpoints (เช่น `169.254.169.254`) เพื่อขโมยข้อมูลรับรอง IAM role (หากเปิดใช้งาน IMDSv1)
5. **การโจมตีแบบผสมผสาน:** ผู้โจมตีจะได้รับข้อมูลรับรอง cloud ผ่านการอ่านไฟล์ตามอำเภอใจ (arbitrary file read) จากนั้นใช้ SSRF เพื่อเข้าถึงบริการ metadata และ API ภายใน ซึ่งนำไปสู่การประนีประนอม Cloud Environment ได้อย่างสมบูรณ์
6. **ผลกระทบเพิ่มเติม:** การเข้าถึง storage buckets, secret managers, ฐานข้อมูล, การเคลื่อนที่ด้านข้าง (lateral movement) ภายในบัญชี cloud, การขโมย source code และการยึดครองบัญชีโดยการปลอมแปลง authentication tokens

Recommendations:

Short Term:

• อัปเกรด Chainlit เป็นเวอร์ชัน 2.9.4 หรือสูงกว่าทันที
• ปรับใช้ Snort signatures ของ Zafran
• ปรับใช้กฎ WAF ของ Cloudflare
• ใช้เครื่องมือ Asset Inventory เพื่อระบุ Chainlit instances ที่กำลังทำงานในเวอร์ชันต่ำกว่า 2.9.4

Long Term:

• อัปเดตซอฟต์แวร์ทั้งหมดอย่างสม่ำเสมอ โดยเฉพาะ AI Frameworks
• ใช้การตรวจสอบความถูกต้องของ input ที่แข็งแกร่งในการพัฒนาแอปพลิเคชัน
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการตรวจสอบ URL ที่เหมาะสมในทุก data layers
• ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเขียนโค้ดที่ปลอดภัยสำหรับแพลตฟอร์ม AI
• เสริมความแข็งแกร่งของสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์ โดยเฉพาะการใช้ IMDSv2 แทน IMDSv1 (หากเป็นไปได้) เพื่อป้องกันการขโมยข้อมูลรับรองผ่าน SSRF
• ตรวจสอบกิจกรรมที่น่าสงสัยและคำขอเครือข่ายที่ผิดปกติอย่างต่อเนื่อง

Source: https://cybersecuritynews.com/chainlit-ai-vulnerabilities/