AI开发框架成黑客新肉鸡：Langflow高危漏洞被利用组建DDoS僵尸网络

在AI技术一日千里的“大模型淘金热”中，开发者们正以前所未有的速度构建和部署AI应用。然而，这股热潮的背后，是正在被迅速累积的“安全技术债”。近日，针对AI应用构建框架Langflow的一个攻击活动，就为我们敲响了警钟：为追求快速迭代而忽视基础安全设计的新兴AI工具，正成为传统网络犯罪分子眼中最肥沃的“肉鸡”温床。

致命根源：为“易用”而牺牲“安全”

此次攻击的突破口，是Langflow中一个CVSS评分高达9.8的远程代码执行漏洞（CVE-2025-3248）。其根源并非某种高深莫测的攻击技巧，而是一个在安全开发领域被反复强调却仍被忽视的基础性缺陷：平台未能对用户的输入进行有效的验证或实现沙箱化运行。

简而言之，Langflow这个AI应用的“加工厂”，缺少了最基本的“安全检查”流程。这使得攻击者可以轻易地将恶意代码伪装成正常的HTTP请求，而服务器会全盘接受并执行，最终导致了无需任何身份验证的远程代码执行。早在5月份，包括SANS研究所在内的机构就已通过其蜜罐系统捕获到针对此漏洞的在野利用尝试。

攻击链升级：Flodrix僵尸网络的“精准捕猎”

如今，攻击者已不再满足于简单的漏洞验证。他们利用公开的PoC代码，在全网扫描暴露在公网且未打补丁（1.3.0版本之前）的Langflow服务器，并精准地植入一个名为Flodrix的新型僵尸网络程序。根据趋势科技的追踪，其恶意软件的下载源指向了IP地址 80.66.75[.]121:25565。

Flodrix：一个更狡猾的DDoS平台

作为与Moobot组织相关的LeetHozer僵尸网络的“进化版”，Flodrix在隐匿性和对抗性上都显著增强：

• 强化的隐匿性
  
  通过加密DDoS攻击指令和C2通信，有效规避基于流量特征的传统IDS/IPS系统；同时具备自我移除功能，极大地增加了事后取证的难度。
• 增强的环境感知
  
  通过枚举系统的/proc目录来收集运行进程信息，使其能更好地“了解”自己所处的环境，为后续躲避安全软件或进行更精准的攻击做准备。

商业风险：当你的AI服务器成为“帮凶”

对于一家企业而言，其AI开发服务器被感染并成为DDoS僵尸网络的一员，绝非“贡献一点带宽”那么简单，其背后是切实的商业风险：

• 品牌与声誉损害
  
  一旦被安全社区曝光，企业的品牌形象和技术实力将受到严重质疑。
• 意外的财务成本
  
  发动DDoS攻击会消耗巨量的出向带宽，可能导致企业面临意想不到的高额云服务账单。
• 持久化的内部威胁
  
  最大的风险在于，即便修复了Langflow的漏洞，谁也无法保证攻击者在控制服务器期间，没有植入其他更隐蔽的后门。这台服务器的信任基础已然崩塌。

DDoS只是前奏？攻击者或在“放长线，钓大鱼”

趋势科技的研究人员提出了一个更具战略性的警告：当前的DDoS攻击，可能仅仅是攻击者的“火力侦察”。他们利用此次机会，可能正在对全球所有易受攻击的AI开发服务器进行画像和分类。那些部署在大型企业、拥有高价值商业数据或强大GPU算力的“高价值目标”一旦被识别，未来可能面临的将是AI模型被窃、训练数据被污染、甚至企业核心算力被用于加密货币“挖矿”等更致命的打击。

行动指南：三步走，拆除AI基础设施“定时炸弹”

1. 紧急响应
   
   立即将所有暴露在公网的Langflow实例升级至1.3.0或更高版本。这是切断攻击入口最直接的手段。
2. 事后检查与清理
• 对已确认或疑似被攻击的服务器进行隔离，检查是否存在指向恶意IP（如上文提及）的异常网络连接。
• 审查系统日志和进程列表（特别是对/proc目录的异常访问），寻找未知或可疑的脚本和二进制文件。
• 在无法完全确认系统干净的情况下，应考虑重装系统并从可信备份中恢复。
3. 长期战略加固
• AI开发者和团队在选择开源框架和工具时，必须将其安全记录和设计（如是否默认开启沙箱、是否有输入验证）作为核心考量因素。
• 将所有AI相关的基础设施纳入企业的整体安全监控和漏洞管理范围，不能让其成为被遗忘的“影子IT”。

AI的浪潮势不可挡，但只有建立在坚实的安全地基之上，智能化的未来才能行稳致远。

原文始发于微信公众号（技术修道场）：AI开发框架成黑客新“肉鸡”：Langflow高危漏洞被利用组建DDoS僵尸网络