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【重大】CVE-2026-42271 BerriAI LiteLLMのコマンドインジェクション脆弱性対策ガイド AI Securityエンジニア必読

CVE
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本記事は公開時点の情報をもとにした速報記事です。内容が更新される場合があるため、必要に応じてベンダー公式情報や一次情報もあわせて確認してください。

目次

結論

  • 危険度: High (CVSS 8.8)
  • 対象: litellm (1.74.2以上 / 1.83.7未満) / openshift_ai (2.25以上 / 2.25.8未満) / openshift_ai (3.3以上 / 3.3.4未満)
  • 修正: パッチ提供あり (ベンダーアドバイザリ参照)
  • KEV: Yes (CISA悪用観測カタログ登録済 2026-06-08)
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: 2026-07-22 ｜ 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～
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-2026-42271はLiteLLMにあるコマンドインジェクション脆弱性です。攻撃者は認証済みユーザーであれば誰でも、APIキーの権限が低くても任意のコマンドをLiteLLMのホストで実行できます。AI GatewayやLLMプロキシを運用する開発者やSecOpsにとって、最優先の対応事項です。

やさしく説明すると

LiteLLMはAIの大規模言語モデル（LLM）を呼び出すためのゲートウェイサーバーです。この脆弱性は玄関の鍵がかかっているものの、鍵が一般社員用で玄関の奥の重要室の合鍵を持っていないはずなのに、不正に奥の部屋に入れてしまうような問題です。攻撃者は「プレビュー用のテストAPI」を使って、不正にサーバ上で好き勝手コマンドを動かせてしまいます。

技術的な原因

この問題はCWE-77「コマンドインジェクション」とCWE-78「OSコマンドのインジェクション」に該当します。LiteLLMの特定のAPIエンドポイント（POST /mcp-rest/test/connectionとPOST /mcp-rest/test/tools/list）が、サーバ上でコマンドを起動する設定をそのまま受け入れます。これらはプロキシAPIキーによる認証のみで保護されていましたが、APIキーに適切な役割（ロール）チェックがありませんでした。そのため、低権限ユーザーも任意のOSコマンドを実行できます。

影響を受けると何が困るか

  • APIキー（OpenAIやAnthropicなど）の漏洩リスク増大
  • LLMのコンテキスト情報（顧客情報・重要データ）の窃取
  • プロンプトインジェクションと組み合わせてAI Agentの遠隔乗っ取り
  • モデルやRAG（Retriever-Augmented Generation）データの改ざん・破壊
  • 請求コストの無制限爆増によるサービス停止
  • テナント間での機密情報漏洩（マルチテナント環境）
  • インフラ全体へ不正アクセス・横展開される危険
  • AIコーディングツール（Cursor、Cline、Copilotなど）経由での不正なファイル読み取りや任意コード実行
  • IDE拡張機能のリモート操作悪用
  • .envや認証情報の漏洩による二次被害

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派生ディストリ利用者向け。 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: 高

判断根拠

  • CVSSスコアは 8.8 のHigh（高リスク）です。実務的には即時の対応計画を推奨するレベルです。
  • EPSS（悪用予測スコア）は約 80% と非常に高く、実際に悪用されやすい脆弱性です。
  • ランサムウェア悪用は「不明（Unknown）」ですが、CISA KEVに登録されています。
  • 公開PoCや悪用コードは今のところ存在しませんが、認証済みユーザーが低権限でも攻撃可能な点が危険です。
  • ネットワーク経由で認証されたAPIキーがあれば攻撃が可能（ネットワークアクセス＋低権限があればOK）。
  • ユーザ操作不要、APIキーがあれば容易に権限昇格できる点が特に深刻です。

誰が動くべきか

  • LiteLLMやOpenRouterなどのLLM Gateway運用チーム
  • Agentフレームワーク開発者（LangChain, AutoGenなどのバックエンド）
  • MLインフラチーム（vLLM, TritonなどのLLM推論サーバ運用者）
  • RAGパイプライン保守者
  • Notebookサーバ管理者（Jupyter等）
  • バイブコーダー開発者（Cursor、Cline、Copilot、Claude CodeなどのAIコーディングツール利用者）
  • AIコーディングサンドボックス利用者

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
LiteLLM 1.74.2 以上 ～ 1.83.7 未満 1.83.7 以降
Red Hat OpenShift AI 2.25 以上 ～ 2.25.8 未満 2.25.8 以降
Red Hat OpenShift AI 3.3 以上 ～ 3.3.4 未満 3.3.4 以降
Red Hat OpenShift AI 3.4（範囲指定なし） 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 litellm

出力例:

Name: litellm
Version: 1.83.6
Summary: LiteLLM AI Gateway
...

判定: Version が 1.74.2以上かつ1.83.7未満なら脆弱です。

Python (pip list)

pip list | grep litellm

出力例:

litellm         1.83.6

判定: 1.74.2 以上 かつ 1.83.7 未満なら脆弱です。

Red Hat OpenShift AI（rpmパッケージ確認）

rpm -qa | grep openshift_ai

出力例:

openshift_ai-2.25.7
openshift_ai-3.3.3

判定: バージョンが 2.25 以上～2.25.8未満 または 3.3 以上～3.3.4未満なら脆弱です。

設定確認

この脆弱性はAPIキーのロールチェックがなかったことに起因します。設定で該当APIキーの権限を限定していても、対象バージョンなら脆弱です。バージョンの更新が必須です。

Nucleiテンプレートでの検出

以下のNucleiテンプレートを使い、対象APIエンドポイントに対して非破壊的検査を実施可能です。実際の攻撃ペイロードは使用せずに“Failed to connect to MCP server”という文字列の有無で判定しています。

Linux / macOS（Nuclei）

nuclei -t https://github.com/projectdiscovery/nuclei-templates/blob/main/http/cves/2026/CVE-2026-42271.yaml -u https://your-litellm-host.example.com

判定: 「Matched」の場合は脆弱と判定。検出は非破壊的です。

STEP 4: 修正を適用する

パッチ適用

公式のパッチはLiteLLM 1.83.7以降で提供されています。Red HatのOpenShift AI製品では該当バージョン以降に更新を推奨します。以下はLiteLLMのpip環境でのアップグレード例です。

Python (pip)

pip install --upgrade litellm>=1.83.7

出力例:

Collecting litellm
  Downloading litellm-1.83.7-py3-none-any.whl (12 MB)
Installing collected packages: litellm
Successfully installed litellm-1.83.7

判定: インストール後にバージョンが 1.83.7 以上なら修正済み。

注意: パッチ適用前に必ず現行環境のバックアップを取得し、ステージング環境で動作検証してください。ダウンタイム計画も検討しましょう。

パッチ即時適用ができない場合の暫定対応

公式アドバイザリでは、直ちにパッチが適用できない場合、APIゲートウェイやリバースプロキシで以下のエンドポイントへのPOSTリクエストをブロックする対応が推奨されています。

  • POST /mcp-rest/test/connection
  • POST /mcp-rest/test/tools/list

これにより脆弱なコマンド実行経路を遮断できます。

ただし、暫定対応は根本対策ではないため、できるだけ速やかなパッチ適用が必要です。

STEP 5: 修正されたことを確認する

STEP 3で実施したバージョン確認コマンドをもう一度実行し、修正されたかを確認します。

期待される出力

Python (pip)

pip show litellm

出力例:

Name: litellm
Version: 1.83.7
Summary: LiteLLM AI Gateway
...

判定: バージョンが 1.83.7 以上ならOK

Red Hat OpenShift AI

rpm -qa | grep openshift_ai

出力例:

openshift_ai-2.25.8
openshift_ai-3.3.4

判定: バージョンが 2.25.8 以上、または 3.3.4 以上ならOK

追加で確認すべきこと

  • Nucleiテンプレートを再度実行し、検出されないことを確認する。
  • ログ監視で該当APIへの不審なアクセスがないかを調査する。

補足: 悪用観測状況

CISAのKEV（Known Exploited Vulnerabilities）カタログに登録されています。これは実際に悪用されている可能性が高いことを意味します。現時点で公開されたPoCコードはありませんが、EPSSが80%以上と高いため油断できません。ランサムウェア攻撃の観測は未確認です。早急に対応してください。

補足: CVSSメトリクス詳細

  • AV (Attack Vector: 攻撃元): NETWORK – ネットワーク越しに攻撃可能
  • AC (Attack Complexity: 攻撃の複雑さ): LOW – 攻撃は容易
  • PR (Privileges Required: 必要権限): LOW – 低権限ユーザーの認証で十分
  • UI (User Interaction: ユーザ操作): NONE – ユーザ操作不要
  • S (Scope: 影響範囲): UNCHANGED – 影響範囲が変わらない
  • C (Confidentiality: 機密性への影響): HIGH – 情報漏洩の可能性大
  • I (Integrity: 完全性への影響): HIGH – データ改ざん可能
  • A (Availability: 可用性への影響): HIGH – サービス停止を引き起こす可能性

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で自環境の該当バージョンを確認し、STEP 4で公式パッチ1.83.7以降へのアップデートを実施してください。暫定でリバースプロキシによる対象APIのブロックも有効です。

Q. パッチが適用できない場合、どうすればよいですか？

A. APIゲートウェイやリバースプロキシで /mcp-rest/test/connection と /mcp-rest/test/tools/list へのPOSTリクエストを遮断してください。ただし、根本対策ではないため、できるだけ早急なパッチ適用が必要です。

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. 脆弱なAPIへの不審なPOSTリクエストログを監視してください。CISA KEVカタログやベンダー情報で提供されたIOCがあれば、それらをもとに調査を行います。

Q. なぜEPSSスコアが重要なのですか？

A. CVSSは脆弱性の理論的な深刻度を示しますが、EPSSは実際に悪用される可能性の統計的予測値です。EPSSが高い脆弱性は悪用リスクが高いため、優先対応が必要です。

Q. このCVEと類似の脆弱性は他にもありますか？

A. CWE-77（コマンドインジェクション）やCWE-78（OSコマンドのインジェクション）はよくあるパターンで、多くのソフトウェアに類似脆弱性があります。AI関連のHTTP APIにも注意が必要です。

参考文献

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