つみかさね

CVE-2026-10561

Critical(10)

IBM Langflow OSSの認証バイパス+RCE CVE-2026-10561:影響範囲と対応方法

公開日: 2026-06-28データソース: NVD, GitHub Advisory

影響を受けるソフトウェア

製品ベンダー影響バージョン
IBM Langflow OSSIBM1.0.0 〜 1.9.3

対応ガイド

high|対応必須セキュリティ修正影響: 広範

推奨アクション

  1. 1pip show langflow または docker inspect でバージョンを確認する
  2. 2IBMサポートページ(7277242)の修正バージョンへ更新する
  3. 3即時更新が困難な場合はファイアウォールでLangflowポートへのアクセスを信頼ホストのみに制限する

影響対象

IBM Langflow OSS利用者AIワークフロー基盤運用者

補足

  • -CVE-2026-7664 も同日開示されており、Langflow環境は合わせて対応が必要です
  • -LangflowをDocker Composeで管理している場合はイメージタグを確認してください
CVEIBMLangflowRCE認証バイパスPythonAI

30秒で判断

対応すべき人:

  • IBM Langflow OSS をバージョン 1.0.0〜1.9.3 で運用している環境
  • Langflow サーバーがネットワーク(LAN・インターネット問わず)から到達可能な環境

対応不要な人:

  • Langflow を使用していない環境
  • バージョン 1.9.4 以降を使用している環境(IBMの修正情報を確認のこと)

確認コマンド:

# Langflow バージョン確認(pipで管理している場合)
pip show langflow 2>/dev/null | grep Version

# Dockerで動かしている場合
docker inspect <container> | grep -i langflow

概要

IBM Langflow OSS は、AIワークフローやLLMパイプラインをビジュアルに構築できるオープンソースのフレームワークです。エージェント構築や複数のAIモデルの連携で広く使われています。

CVE-2026-10561 は、Pythonの実行環境分離の不備認証バイパスが組み合わさった脆弱性です。未認証の攻撃者がこれを悪用すると、Langflow を動作させているホストシステム上で任意のコードを実行し、サーバーを完全に掌握できます(CVSS 10.0)。

IBM は同日 CVE-2026-7664(IBM Langflow OSS の Streamable MCPトランスポートエンドポイントにおける認証バイパス、CVSS 9.8)も公開しており、Langflow を運用している環境は両方を確認する必要があります。

CVSSベクトル

要素説明
Attack Vector (AV)N(Network)ネットワーク経由で攻撃可能
Attack Complexity (AC)L(Low)特別な条件不要
Privileges Required (PR)N(None)認証不要
User Interaction (UI)N(None)ユーザー操作不要
Scope (S)C(Changed)ホストシステムまで影響
Confidentiality (C)H(High)完全な機密情報漏洩
Integrity (I)H(High)完全なデータ改ざん可能
Availability (A)H(High)サービス停止可能

CVSSスコア: 10.0 (Critical)

影響を受けるソフトウェア

製品バージョン
IBM Langflow OSS1.0.0〜1.9.3

修正バージョンと回避策

修正: IBM サポートページ(ノード番号 7277242)に記載の修正バージョンへのアップデートを実施してください。

緊急回避策(パッチ適用が困難な場合):

  • Langflow サーバーへのネットワークアクセスを信頼できるホストのみに制限する(ファイアウォールまたはリバースプロキシの認証レイヤーで保護)
  • インターネット公開している場合は即時停止を検討する

なお、同日開示の CVE-2026-7664(CVSS 9.8、Streamable MCPトランスポートの認証バイパス)についても同様のアドバイザリ(7277243)を確認してください。

関連リンク


データソース: NVD (NIST), IBM
AI解説は Claude API により自動生成されています。正確性については原文をご確認ください。

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データソース: NVD (NIST), OSV (Google), GitHub Advisory Database, JVN iPedia (IPA/JPCERT/CC)
AI解説は Claude API により自動生成されています。正確性については原文をご確認ください。