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LangChain 提示模板注入漏洞详解：通过属性访问实现攻击

LangChain 提示模板注入漏洞详解：通过属性访问实现攻击
📅 发布时间：2026/6/20 10:25:14

LangChain Vulnerable to Template Injection via Attribute Access in Prompt Templates · CVE-2025-65106 · GitHub Advisory Database

漏洞详情

包管理器: pip
受影响的包: langchain-core (pip)

受影响版本:

  • = 1.0.0, <= 1.0.6

  • <= 0.3.79

已修复版本:

  • 1.0.7
  • 0.3.80

描述

背景

LangChain的提示模板系统中存在一个模板注入漏洞，允许攻击者通过模板语法访问Python对象内部。该漏洞影响接受不可信模板字符串（而不仅仅是模板变量）的应用程序中的ChatPromptTemplate及相关提示模板类。模板允许属性访问（.）和索引（[]），但不允许方法调用（()）。属性访问和索引的组合可能实现利用，具体取决于传递给模板的对象类型。当模板变量是简单的字符串（常见情况）时，影响有限。然而，当使用MessagesPlaceholder与聊天消息对象时，攻击者可以通过遍历对象属性和字典查找（例如__globals__）来访问敏感数据，如环境变量。

该漏洞特别要求应用程序接受来自不可信源的模板字符串（结构），而不仅仅是模板变量（数据）。大多数应用程序要么不使用模板，要么使用硬编码模板，因此不受影响。

受影响组件

  • langchain-core 包
  • 模板格式：
    • F-string模板 (template_format="f-string") - 漏洞已修复
    • Mustache模板 (template_format="mustache") - 防御性加固
    • Jinja2模板 (template_format="jinja2") - 防御性加固

影响

能够控制模板字符串（而不仅仅是模板变量）的攻击者可以：

  • 通过属性遍历访问Python对象属性和内部属性
  • 从对象内部（例如__class__、__globals__）提取敏感信息
  • 根据传递给模板的对象，可能升级为更严重的攻击

攻击向量

1. F-string 模板注入

修复前:

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatemalicious_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "{msg.__class__.__name__}")],template_format="f-string"
)# 注意，这需要为 "msg.__class__.__name__" 传递一个占位符变量。
result = malicious_template.invoke({"msg": "foo", "msg.__class__.__name__": "safe_placeholder"})
# 之前返回
# >>> result.messages[0].content
# >>> 'str'

2. Mustache 模板注入

修复前:

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.messages import HumanMessagemsg = HumanMessage("Hello")# 攻击者控制模板字符串
malicious_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "{{question.__class__.__name__}}")],template_format="mustache"
)result = malicious_template.invoke({"question": msg})
# 之前返回: "HumanMessage" (getattr() 暴露了内部属性)

3. Jinja2 模板注入

修复前:

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.messages import HumanMessagemsg = HumanMessage("Hello")# 攻击者控制模板字符串
malicious_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "{{question.parse_raw}}")],template_format="jinja2"
)result = malicious_template.invoke({"question": msg})
# 可以访问对象上的非双下划线属性/方法

根本原因

  • F-string模板: 实现使用Python的string.Formatter().parse()从模板字符串中提取变量名。该方法返回完整的字段表达式，包括属性访问语法。提取的名称没有经过验证以确保它们是简单的标识符。因此，包含属性遍历和索引表达式（例如{obj.__class__.__name__}或{obj.method.__globals__[os]}）的模板字符串被接受，并随后在格式化期间被评估。虽然f-string模板不支持带()的方法调用，但它们支持[]索引，这可能允许通过像__globals__这样的字典遍历到敏感对象。
  • Mustache模板: 设计上使用getattr()作为后备，以支持访问对象上的属性（例如，User对象上的{{user.name}}）。然而，作为防御性加固措施，我们决定将其限制为更简单的、继承自dict、list和tuple类型的原语，因为不可信的模板可能利用属性访问来触及内部属性，例如任意对象上的__class__。
  • Jinja2模板: Jinja2默认的SandboxedEnvironment阻止双下划线属性（例如__class__），但允许访问对象上的其他属性和方法。虽然在LangChain中Jinja2模板通常与受信任的模板字符串一起使用，但作为深度防御措施，我们已经限制了环境，阻止对传递给模板的对象的所有属性和方法访问。

谁受影响？

高风险场景

如果您的应用程序符合以下情况，则受影响：

  • 接受来自不可信源（用户输入、外部API、数据库）的模板字符串
  • 根据用户提供的模式动态构建提示模板
  • 允许用户自定义或创建提示模板

易受攻击的代码示例:

# 用户控制模板字符串本身
user_template_string = request.json.get("template")  # 危险prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", user_template_string)],template_format="mustache"
)result = prompt.invoke({"data": sensitive_object})

低风险/无风险场景

如果符合以下情况，则不受影响：

  • 模板字符串在您的应用程序代码中是硬编码的
  • 模板字符串仅来自受信任、可控的来源
  • 用户只能提供模板变量的值，而不能控制模板结构本身

安全代码示例:

# 模板是硬编码的 - 用户只控制变量
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "User question: {question}")],  # 安全template_format="f-string"
)# 用户输入仅填充‘question’变量
result = prompt.invoke({"question": user_input})

修复方案

F-string 模板

F-string 模板存在一个明显的漏洞，其中属性访问语法可被利用。我们增加了严格的验证来防止这种情况：

  • 添加验证以确保变量名必须是有效的Python标识符
  • 拒绝诸如{obj.attr}、{obj[0]}或{obj.__class__}的语法
  • 只允许简单的变量名：{variable_name}
# 修复后 - 这些在模板创建时被拒绝
ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "{msg.__class__}")],  # ValueError: 无效的变量名template_format="f-string"
)

Mustache 模板（防御性加固）

作为防御性加固，我们限制了Mustache模板的支持范围以减少攻击面：

  • 用严格的类型检查替换了getattr()后备方案
  • 只允许遍历到dict、list和tuple类型
  • 阻止对任意Python对象的属性访问
# 加固后 - 属性访问返回空字符串
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "{{msg.__class__}}")],template_format="mustache"
)
result = prompt.invoke({"msg": HumanMessage("test")})
# 返回: "" (访问被阻止)

Jinja2 模板（防御性加固）

作为防御性加固，我们显著限制了Jinja2模板的能力：

  • 引入了_RestrictedSandboxedEnvironment，阻止所有属性/方法访问
  • 只允许从上下文字典中进行简单的变量查找
  • 在任何属性访问尝试上引发SecurityError
# 加固后 - 所有属性访问被阻止
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "{{msg.content}}")],template_format="jinja2"
)
# 引发 SecurityError: 不允许访问属性

重要建议：由于Jinja2的表达能力和完全沙盒化的困难，我们建议仅将Jinja2模板保留给受信任的来源。如果需要接受来自不可信用户的模板字符串，请使用带有新限制的f-string或mustache模板。
虽然我们已经加固了Jinja2实现，但模板引擎的性质使得全面的沙盒化具有挑战性。最安全的方法是仅在控制模板源时使用Jinja2模板。

重要提醒：许多应用程序不需要提示模板。模板对于变量替换和动态逻辑（if语句、循环、条件）很有用。然而，如果您正在构建聊天机器人或对话应用程序，通常可以直接使用消息对象（例如HumanMessage、AIMessage、ToolMessage）而无需模板。直接的消息构造完全避免了与模板相关的安全问题。

补救措施

立即行动

  • 审核您的代码，查找任何模板字符串来自不可信源的位置
  • 更新到已修复版本的langchain-core
  • 审查模板使用情况，确保模板结构和用户数据分离

最佳实践

  • 考虑是否需要模板 - 许多应用程序可以直接使用消息对象（HumanMessage、AIMessage等）而无需模板
  • Jinja2仅用于受信任源 - 仅在完全控制模板内容时使用Jinja2模板

参考资料

  • GHSA-6qv9-48xg-fc7f
  • langchain-ai/langchain@c4b6ba2
  • langchain-ai/langchain@fa7789d
  • https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2025-65106
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