Banks generates meaningful LLM prompts using a simple template language. In versions prior to 2.4.4, all four media filters (image, audio, v
위협 신호 · CVSS · EPSS · KEV
이론적 심각도 점수
예측 데이터 없음
실측 악용 기록 없음
2주 이내 패치 — 우선 조치 대상
CVSS 벡터 · 메트릭
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N약점 (CWE)
- CWE-22
경로 탐색(Path Traversal) — '../' 등으로 의도치 않은 파일 경로에 접근.
상세 설명
Banks generates meaningful LLM prompts using a simple template language. In versions prior to 2.4.4, all four media filters (image, audio, video, document) in banks accept untrusted user input as file paths via Path(value) and pass them directly to open(file_path, "rb") without any path sanitization, canonicalization, or directory restriction. An attacker who controls template variables passed to a banks Prompt can use path traversal (../) to read arbitrary files accessible to the Python process—including .env files, SSH keys, cloud credentials, source code, /etc/passwd, and /etc/shadow—with the content returned base64-encoded in the rendered prompt output, making exfiltration trivial. This is particularly dangerous for applications that use banks to process user-provided template variables before sending prompts to an LLM. This issue has been fixed in version 2.4.4.
AI 심층 분석
공격 시나리오 · 재현 가능한 PoC 페이로드 · 즉시 적용 가능한 차단 패치를 한 번에 받아 보세요. 보안 운영팀이 그대로 점검·티켓팅에 쓸 수 있는 형태로 정리해 드립니다.