Security Risk Report: Potential Code Execution via eval() in openai_model.py
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 52/100
Direzione di ricerca
Inizia in openai_model.py, nel metodo fc(), alle righe indicate 112-115, e traccia il modo in cui viene analizzato l'output LLM corrispondente. Verifica che il JSON non valido venga gestito senza valutare l'output, quindi conferma che il metodo gestisca ancora il JSON valido e che non venga eseguito alcun codice per input malformati.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
File: openai_model.py Method: fc() Relevant Lines: 112-115
Description of Vulnerability
The fc() method in openai_model.py attempts to parse the llm_output (which originates from a Large Language Model) as a JSON string. While it first tries to use json.loads() for this purpose, it falls back to eval() if json.loads() fails. This fallback mechanism introduces a critical security vulnerability.
Vulnerable Code Snippet:
try:
function_call_output = json.
loads(match_value.group(1).strip
())
except:
function_call_output = eval
(match_value.group(1).strip())
Impact
The use of eval() with untrusted input (in this case, the output from an LLM, which could potentially be manipulated or generate malicious code) can lead to severe consequences, including:
-
Arbitrary Code Execution: An attacker could craft a malicious payload in the LLM's output that, when eval() uated, executes arbitrary Python code on the server. This could lead to full system compromise.
-
Information Disclosure: Malicious code could be used to read sensitive files, access environment variables, or exfiltrate data from the system.
-
Denial of Service (DoS): An attacker could provide input that causes eval() to execute a computationally expensive operation, leading to resource exhaustion and a denial of service.
-
Sandbox Escape: If the application is running within a sandbox, a successful eval() injection could potentially allow an attacker to break out of the sandbox environment.
Mitigation Strategies
To address this vulnerability, the following actions are recommended: -
Strict JSON Validation :
- Remove eval() fallback: The primary and most effective solution is to completely remove the eval() fallback. If the llm_output is expected to be JSON, it should strictly adhere to JSON format. Any non-JSON output should be treated as an error or handled gracefully without execution.
- Implement robust error handling: If json.loads() fails, log the error and handle the llm_output as invalid, rather than attempting to execute it.
# ... existing code ...
try:
function_call_output = json.loads
(match_value.group(1).strip())
except json.JSONDecodeError:
# Handle invalid JSON output
gracefully, e.g., log an error
or return a default value
# DO NOT use eval() here.
logger.error(f"LLM output is not
valid JSON: {match_value.group
(1).strip()}")
function_call_output = {}
# ... existing code ...
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 777
- Fork
- 83
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Include un Dockerfile o un file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Nessuna guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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