protobuf.js 六漏洞可致 Node.js RCE/DoS

网络安全研究人员已在 protobuf.js 中发现 6 个漏洞。protobuf.js 是 Protocol Buffers（Protobuf）的 JavaScript 和 TypeScript 实现；如果这些漏洞被成功利用，可能导致远程代码执行（RCE）和拒绝服务（DoS）攻击。

Cyera 安全研究员 Assaf Morag 表示：“在受影响的环境中，单个恶意 protobuf schema、descriptor，或精心构造的 payload，就足以触发崩溃、运行时损坏，甚至代码执行。”这些漏洞被命名为 Proto6。

Protobuf 是一种免费、开源、与语言无关的结构化数据序列化机制。它最初由 Google 内部开发和使用，后来于 2008 年向公众开放。

已识别的漏洞影响使用 protobuf.js 的 Node.js 应用、Google Cloud client libraries、Baileys 等消息框架，以及 CI/CD 流水线。Cyera 表示，任何使用 protobuf.js 反序列化 Protobuf 数据或根据 schema 生成代码的 Node.js 服务也可能受到影响。

以下为各个缺陷的简要说明：

CVE-2026-44289（CVSS 评分：7.5）：通过无限制的 protobuf 递归导致 DoS

CVE-2026-44290（CVSS 评分：7.5）：在加载带有不安全 option paths 的 schema 时导致进程级 DoS

CVE-2026-44291（CVSS 评分：8.1）：在 prototype pollution 之后的代码生成 gadget

CVE-2026-44292（CVSS 评分：5.3）：生成的 message constructors 中存在 prototype injection

CVE-2026-44294（CVSS 评分：5.3）：由生成代码中的构造字段名触发 DoS

CVE-2026-44295（CVSS 评分：8.7）：由构造的 schema 名称导致 pbjs static output 中的代码注入

Cyera 表示，这些漏洞都源于该库默认将 schema 和 metadata 视为可信输入。这个验证疏漏可能影响应用行为，并导致代码执行。

Morag 指出：“虽然利用这些漏洞通常需要特定条件，但在数据和 AI 生态中，这些条件正变得越来越常见，因为这些环境会在服务、仓库、云平台和第三方集成之间常规交换数据、schema 和配置文件。”

在一种潜在攻击场景中，恶意行为者可以引入恶意 protobuf schema，通过污染 CI/CD 工作流来窃取构建机密（CVE-2026-44295）；或者利用特制消息使使用 Baileys 构建的 WhatsApp bot 等 Node.js 服务崩溃（CVE-2026-44292）。Baileys 是一个用于 WhatsApp Web API 自动化的 TypeScript 库。

其中最严重的是 CVE-2026-44291：当 Node.js 应用接受攻击者控制的输入时，该漏洞会导致代码执行。

安全研究员 Vladimir Tokarev 解释说：“该输入会到达一个 prototype pollution gadget。随后，同一进程使用 protobuf.js 对消息进行编码或解码。由于 protobuf.js 通过普通属性查找来解析类型名，被污染的 Object.prototype 可以让攻击者控制的字符串看起来像一个有效的 protobuf primitive。”

“随后，Protobuf.js 会把该字符串插入到生成的 encoder 或 decoder 函数中，并使用 Function() 对其进行编译。攻击者因此可以在 Node.js 进程内执行任意 JavaScript 代码。”

以下版本受影响：

protobuf.js：<= 7.5.5 以及 >= 8.0.0 <= 8.0.1

protobufjs-cli：<= 1.2.0 以及 >= 2.0.0 <= 2.0.1

这些缺陷的补丁已在 protobufjs 7.5.6 和 8.0.2，以及 protobufjs-cli 1.2.1 和 2.0.2 中提供。建议用户应用最新修复，以防范潜在威胁。

Cyera 表示：“由于 protobuf.js 在数据库、vector stores、inference pipelines、orchestration systems、CI/CD tooling 和 cloud SDKs 中被广泛使用，成功利用这些漏洞可能在大规模上影响敏感的企业和 AI 工作负载。”

“现代软件越来越多地将 schema、metadata 和配置文件视为可信输入，用于驱动自动化、编排和代码生成。当这些信任假设失效时，数据就会变成行为。这一变化带来了新的攻击面，安全团队必须学会识别和管理。”