Chainlit AI框架漏洞：資料取與SSRF風險分析

近日，安全研究人員發現Chainlit AI框架存在多個高風險漏洞，可能導致資料取和服務器端請求造（SSRF）攻擊。Chainlit是一個流行的開源人工智能框架，用于創建對話式聊天機器人。根據Python軟件基金會的統計，該框架在過去一周內已被下載超過220,000次，總下載量達7.3百萬次。

漏洞情

其中一個漏洞（CVE-2026-22218）是一個任意文件讀取漏洞，允許已經驗證的攻擊者訪問任意文件的內容。另一個漏洞允許攻擊者進行服務器端請求造（SSRF）攻擊，可能導致敏感資料的取和未經授權的訪問。

根據The Hacker News的報導，Chainlit框架的這些漏洞可能被用於取雲環境API密、敏感文件和其他機密資料。Zafran Security的研究人員表示，這些漏洞可能被用於進行側向移動（lateral movement）攻擊，允許攻擊者在易受攻擊的組織內部進行未經授權的訪問和資料取。

其他相關漏洞和風險

除了Chainlit框架的漏洞外，最近還有其他相關的漏洞和風險被發現。例如，大模型生態的資料露危機、AI助手的“失控”等。這些漏洞和風險顯了AI應用中的安全短板和“AI原生風險”的威。

研究人員還發現，主流AI系統存在越漏洞、不安全代碼及資料取風險。這些風險可能被用於生成非法或危險的內容，例如受控物質制備指南、武器設計圖紙、魚件模板等。

MITRE ATT&CK 應

• T1190 – 始訪問相關的戰術 / 技術名稱（例如 Initial Access, Phishing）
• T1204 – 執行相關的戰術 / 技術名稱（例如 Execution, Command and Control）

結論

Chainlit AI框架的漏洞和其他相關漏洞和風險顯了AI應用中的安全短板和“AI原生風險”的威。開發人員和使用者需要注意這些風險，採取相應的安全措施來保護自己的資料和系統。

參考資料與原文來源

• 原文來源: https://thehackernews.com/2026/01/chainlit-ai-framework-flaws-enable-data.html
• 原文來源: https://puming.zone/post/2025-8-22-%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%94%9F%E6%80%81%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%B3%84%E9%9C%B2%E5%8D%B1%E6%9C%BA%E4%BB%8E%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E5%88%B0ai%E5%8A%A9%E6%89%8B%E7%9A%84%E5%A4%B1%E6%8E%A7%E9%93%BE/
• 原文來源: https://github.com/Acmesec/theAIMythbook
• 原文來源: https://www.freebuf.com/articles/ai-security/429368.html
• 原文來源: https://www.cc.ntu.edu.tw/chinese/epaper/publish/p0073.html

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