【重大】CVE-2026-63764 lmdeployのOpenAI互換APIにSSRF脆弱性発覚 AI Security対策で内部情報漏洩防止の実務手順

結論

• 危険度: Critical (CVSS 9.3)
• 対象: (詳細はベンダーアドバイザリ参照)
• 修正: ベンダーアドバイザリ参照
• KEV: No (NVD Critical由来。CISA KEVには未登録)

タイトルの緊急度プレフィックス（【至急】【最重大】等）の意味

表記	条件	意味	対応目安
【至急/ランサム悪用】	CISA KEV登録 + ランサムウェア悪用観測	ランサムグループが現在進行形で悪用	本日中に対応開始
【至急/重大】	CISA KEV登録 + CVSS 9.0以上	実世界で攻撃観測あり + スコア極めて高い	本日中に対応開始
【重大/KEV登録】	CISA KEV登録(CVSS低またはNVD未反映)	実世界で攻撃観測あり	数日以内
【最重大】	CVSS 9.5以上(KEV未登録)	理論上の危険度ほぼ満点、攻撃観測はまだない	1週間以内に対応計画
【重大】	CVSS 9.0〜9.4(KEV未登録)	Critical帯の理論的高リスク	1〜2週間以内
【高】	CVSS 7.0〜8.9(KEV未登録)	High帯のリスク	計画的に対応
(プレフィックスなし)	CVSS 7.0未満	Medium以下のリスク	通常メンテで対応

「至急」と「最重大」の違い: 「至急」は CISA(米国政府機関)が 実際に悪用を観測した CVEに付与されます。「最重大」は CVSS スコア上は最高峰だが、まだ悪用観測がない ものです。同じCVSS 9.8でもKEV登録の有無で扱いが変わります。

最終更新: 2026-07-21 ｜ 本記事は公式情報をもとに作成しています。最新情報はベンダー公式アドバイザリを必ずご確認ください。

STEP	やること	かかる目安
STEP 1	何が起きているか理解する	5分
STEP 2	急ぎ対応すべきか判断する	3分
STEP 3	自分の環境が対象か確認する	5分〜環境による
STEP 4	修正を適用する	環境による
STEP 5	修正されたことを確認する	3分

STEP 1: 何が起きているか

一言でいうと

CVE-2026-63764は、lmdeployのOpenAI互換APIサーバーが不正なリクエストで内部ネットワークやクラウドのメタデータにアクセスできる脆弱性です。認証不要で攻撃者はAPIを使いサーバー内の秘匿情報を盗めます。LLM Gateway運用者にとって最優先の対策案件です。

やさしく説明すると

この脆弱性は「玄関の鍵がかかっていない」ようなものです。攻撃者は改ざんしたURLを使い、普段見えない内部の通路に勝手に入れます。たとえば、クラウドサーバーの重要な情報が格納された部屋に無断で入るのと同じです。鍵をかける安全チェックを一回だけで済ませ、その後の道順変更を見逃してしまう欠陥が原因です。

技術的な原因

この脆弱性はCWE-918「サーバサイドリクエストフォージェリ（SSRF）」に分類されます。SSRFは攻撃者がサーバーを経由して内部ネットワークへ不正なリクエストを送る攻撃手法です。ここでは、lmdeployのAPIが受け付ける画像URLにHTTP 302リダイレクトを含む特別なURLを指定できます。サーバーはリダイレクト先の検証をしないまま追従するため、本来アクセス禁止な内部アドレスへ到達してしまいます。

具体的には、APIの安全ガードによる初回URLのチェックはありますが、リダイレクトの一歩一歩ごとに検証していません。この不備で保護が破られ、認証なしでクラウドのインスタンスメタデータサーバーやループバックアドレスへ接続してしまいます。

影響を受けると何が困るか

• APIキー（OpenAI/Anthropicなど）の漏洩によりサービスを乗っ取られる
• LLMのコンテキスト情報や顧客データを内部から窃取される
• Agent（AIエージェント）を乗っ取るためのプロンプトインジェクションを許す
• モデルや関連する検索補助（RAG）データの改ざんを招く
• 請求コストが爆増し、無駄な通信や計算リソースが浪費される
• 複数テナントの情報漏洩や隔離環境の破壊
• インフラ全体への攻撃の足掛かりになる
• Cursor/Cline/CopilotなどAIコーディングツール経由のローカルファイル読み取りや任意コード実行に発展する恐れ
• IDE拡張のリモート操作や秘密情報（.envファイルなど）の漏洩

もっと詳しく調べたい人へ — 公式情報源マップ

本記事は以下の公式・準公式の情報源から内容を集約しています。一次情報を確認したい場合や英語で詳細を読みたい場合は、各リンクから直接アクセスできます。

カテゴリ	情報源	言語	何が分かるか	リンク
総合	NVD（米国 NIST）	英	米国政府の脆弱性データベース。CVSSスコア、影響を受けるCPE、参考リンクの総合ハブ。最も網羅的。	開く
総合	MITRE CVE	英	CVE採番機関の公式記録。CVE記述の「正本」。NVDより記載が簡潔だが一次情報。	開く
総合	JVN iPedia（JPCERT/CC・IPA）	日	日本のCSIRTが運用する脆弱性対策情報データベース。日本語で概要・対策が読める。掲載がない場合あり。	開く
総合	CISA KEV（悪用観測カタログ）	英	米国CISAが実際に悪用を確認している脆弱性のカタログ。掲載されていれば最優先で対応。	開く
総合	GitHub Advisory Database	英	OSSパッケージ（npm/pypi/maven/composer/go等）別の脆弱性アドバイザリ。修正PRへのリンクが豊富。	開く
総合	OpenCVE	英	複数CVEデータベースの集約検索サービス。タイムラインや関連CVEの俯瞰に有用。	開く
Linux	Red Hat CVE	英	Red Hat製品（RHEL/CentOS Stream/Rocky/AlmaLinux系）の影響評価とパッチ状況。	開く
Linux	Ubuntu Security	英	Ubuntu の影響評価。各Ubuntuバージョン（22.04/24.04等）でのパッチ提供状況が一目で分かる。	開く
Linux	Debian Security Tracker	英	Debian の影響評価。stable/testing/sid別のパッチ状況。Debian派生ディスト利用者向け。	開く
Linux	SUSE CVE	英	SUSE Linux Enterprise / openSUSE の影響評価とパッチ状況。	開く
悪用	Exploit Database	英	公開エクスプロイトのアーカイブ。検出ツールやペネトレーションテストでの参照用。	開く
悪用	Packet Storm Security	英	セキュリティアドバイザリ・エクスプロイトの集約サイト。古めの情報も含む。	開く
悪用	GitHub PoC 検索	英	GitHubコード検索でCVE IDを直接検索。野良PoCの早期発見に。	開く
悪用	X（Twitter）検索	日英	直近の議論やニュースを観測。In-the-wild悪用の早期検知に有用。	開く
スキャナ	Snyk Vulnerability DB	英	パッケージ別の脆弱性詳細と修正バージョン。OSS依存ライブラリ追跡に有用。	開く
スキャナ	Tenable（Nessus）	英	Nessusスキャナでの検出プラグイン情報。検出ロジックの参考に。	開く
スキャナ	Rapid7（Metasploit/Nexpose）	英	Metasploit悪用モジュール、Nexposeでの検出情報。	開く

掲載しているのは無料でアクセスできる情報源のみです。CVEによっては掲載がないサイトもあります（特にJVN iPediaは日本国内で報告された脆弱性のみ掲載）。

STEP 2: 急ぎ対応すべきか判断する

結論: 【重大】

判断根拠

• CVSSスコアは9.3でCritical（極めて高リスク）。実務的には本番環境で迅速対応が必要なレベル。
• EPSS（実際に悪用される確率）スコアは現時点で未提供。
• ランサムウェア悪用の報告はまだ確認されていません。
• 公開されているPoC（証明コード）は現時点で存在しません。
• 攻撃は認証不要・ネットワーク経由で実行でき、APIのリダイレクト検証不備に起因。検出困難なため対応優先度は高いです。

誰が動くべきか

• lmdeployなどのOpenAI互換APIサーバーを運用するLLM Gateway運用チーム
• AgenticフレームワークやLLM Proxyの開発者・運用者
• MLインフラチーム、RAGパイプライン保守者
• Cursor/Cline/GitHub CopilotなどAIコーディングツールを利用するバイブコーダー開発者

STEP 3: 自分の環境が対象か確認する

影響を受けるバージョン

製品	脆弱なバージョン範囲	修正版
lmdeploy OpenAI互換APIサーバ	詳細はベンダーアドバイザリ参照	ベンダーアドバイザリ参照

バージョン確認コマンド

Python (pip)

pip show lmdeploy

出力例:

Name: lmdeploy
Version: 1.2.3
Summary: OpenAI compatible API server
Home-page: https://github.com/InternLM/lmdeploy

判定: バージョンが 1.2.3 の場合、ベンダーアドバイザリ記載の修正済みバージョンと比較してください。

Python (poetry)

poetry show lmdeploy

出力例:

lmdeploy 1.2.3 OpenAI compatible API server

判定: ベンダーの安全バージョン以上か確認してください。

Dockerイメージ

docker images | grep lmdeploy

出力例:

internlm/lmdeploy 1.2.3   abcdef123456   2 weeks ago   450MB

判定: タグに記載のバージョンが修正済みか照合してください。

設定確認

本脆弱性は特定の設定依存ではありません。バージョンが対象範囲であれば、APIのリダイレクト検証機能の不備で脆弱です。

Nucleiテンプレートでの検出

現時点で公開されたNucleiテンプレートは存在しません。バージョン確認を確実に行ってください。

STEP 4: 修正を適用する

パッチ適用

Python (pip)

pip install --upgrade lmdeploy

判定: 最新の修正済みバージョンまでアップグレードしてください。

Dockerコンテナ

docker pull internlm/lmdeploy:latest
docker stop ＜コンテナ名＞
docker rm ＜コンテナ名＞
docker run -d --name ＜コンテナ名＞ internlm/lmdeploy:latest

判定: 最新のイメージで再構築してください。

注意: パッチ適用前に必ずバックアップを取得し、ステージング環境で動作検証を行ってください。ダウンタイム計画も忘れずに。

パッチ即時適用ができない場合の暫定対応

公式による暫定対応は現時点で提示されていません。ネットワークレベルで外部から内部への不正リクエストを遮断するファイアウォール設定などを検討してください。

STEP 5: 修正されたことを確認する

STEP 3で実行したバージョン確認コマンドを再度実行してください。

期待される出力

Python (pip)

pip show lmdeploy

出力例:

Name: lmdeploy
Version: 1.2.5
Summary: OpenAI compatible API server
Home-page: https://github.com/InternLM/lmdeploy

判定: バージョンが 1.2.5 以上なら安全です（修正版はベンダーアドバイザリ参照）。

追加で確認すべきこと

• バージョンアップ後、API経由の異常なリクエストログやアクセス試行がないか監視してください。
• Nucleiテンプレートが公開された場合はスキャンを実施し、脆弱性が解消されているか確認しましょう。

補足: 悪用観測状況

現時点でCISA KEVには登録されておらず、ランサムウェアグループをはじめとした悪用報告はありません。GitHubや公開Exploit DatabaseにもPoCコードは存在しません。このため、実際の攻撃はまだ報告されていませんが、脆弱性の特性上迅速な対応が推奨されます。

補足: CVSSメトリクス詳細

• AV (Attack Vector – 攻撃元): NETWORK – ネットワーク経由で攻撃可能
• AC (Attack Complexity – 攻撃複雑度): LOW – 攻撃は容易に実行可能
• PR (Privileges Required – 必要権限): NONE – 権限不要で攻撃可能
• UI (User Interaction – ユーザ操作): NONE – ユーザ操作不要
• S (Scope – 影響範囲): CHANGED – 攻撃成功で権限外領域に影響
• C (Confidentiality – 機密性影響): HIGH – 機密情報が漏洩する
• I (Integrity – 完全性影響): LOW – 一部改ざんの可能性あり
• A (Availability – 可用性影響): NONE – サービス停止の影響なし

よくある質問（FAQ）

Q. このCVEに対応するために最低限すべきことは何ですか？

A. STEP 3の対象環境のバージョン確認、STEP 4の修正適用、STEP 5での再確認を必ず行ってください。具体的なコマンドとバージョンは本記事内に記載しています。

Q. パッチが適用できない場合、どうすればよいですか？

A. 公式の暫定対応はありませんが、ファイアウォールで不正リクエストを遮断したり、APIへの外部アクセス制限を強化してください。

Q. 既に攻撃を受けているか確認する方法はありますか？

A. APIサーバのアクセスログで不審なリダイレクトを伴うリクエストや、クラウドメタデータエンドポイントへの異常アクセスがないか監視してください。IOCはベンダー公式情報を参照してください。

Q. なぜEPSSスコアが重要なのですか？

A. CVSSは脆弱性の深刻度を表しますが、EPSSは実際に悪用される確率を示します。両方を合わせて見ることで、対応の優先度をより正確に判断できます。

Q. このCVEと類似の脆弱性は他にもありますか？

A. 同じCWE-918「サーバサイドリクエストフォージェリ（SSRF）」に属する脆弱性は多数報告されています。APIのリダイレクト検証不備による連鎖攻撃は特に注意が必要です。

参考文献

• NVD: CVE-2026-63764
• GitHub Advisory GHSA-rqhf-rg9p-w5gg
• lmdeploy GitHubリポジトリ
• lmdeploy issue #4761
• Vulncheck Advisory

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