Supply-Chain-Angriff: Schadcode in Python-Bibliothek LiteLLM entdeckt

Security · 22.10.2026

Angreifer haben die Release-Pipeline der Python-Bibliothek LiteLLM kompromittiert und eine manipulierte Version mit einer Backdoor und einem Credential Stealer veröffentlicht.

Das Entwickler-Team hinter dem beliebten Open-Source-AI-Gateway LiteLLM hat einen schwerwiegenden Sicherheitsvorfall offengelegt. Unbekannte Akteure konnten mehrere Sicherheitskontrollen umgehen und eine manipulierte Version der Python-Bibliothek (Version 1.107.0) im offiziellen Repository veröffentlichen. Diese manipulierte Version enthielt eine Backdoor sowie einen Credential Stealer, der darauf ausgelegt war, sensible Zugangsdaten abzugreifen. Es wird vermutet, dass ein geleaktes GitHub-Token in den Logs des AI Gateways den Angreifern den unbefugten Zugriff ermöglichte.

Warum ist das wichtig?

LiteLLM wird von zahlreichen Unternehmen und Entwicklern im DACH-Raum eingesetzt, um den Zugriff auf verschiedene Large Language Models über eine vereinheitlichte Schnittstelle zu steuern. Supply-Chain-Angriffe dieser Art sind für IT-Abteilungen besonders gefährlich, da schädliche Updates oft unbemerkt automatisiert in Produktionsumgebungen eingepflegt werden. Ein Abfluss von Zugangsdaten, insbesondere im Kontext von KI-Schnittstellen und Cloud-Infrastrukturen, kann weitreichende Konsequenzen haben und Angreifern den lateralen Zugriff auf interne Netzwerke oder sensible Kundendaten ermöglichen.

Was Nutzer jetzt tun sollten

IT-Verantwortliche, Entwickler und Administratoren sollten unverzüglich ihre Python-Umgebungen auf die betroffene Version prüfen und folgende Maßnahmen ergreifen:

• Überprüfen Sie alle Systeme auf die Installation der spezifischen LiteLLM-Version 1.107.0.
• Falls die betroffene Version im Einsatz ist, muss diese umgehend isoliert und durch eine bereinigte, neuere Version ersetzt werden.
• Da ein Credential Stealer aktiv war, sollten vorsorglich alle API-Schlüssel, Passwörter und Tokens geändert werden, die in der betroffenen Umgebung geladen oder genutzt wurden.
• Untersuchen Sie die Logdateien auf verdächtige Aktivitäten oder unerwartete ausgehende Netzwerkverbindungen.

Fazit

Dieser Vorfall verdeutlicht erneut das hohe Risiko von Supply-Chain-Szenarien im Open-Source-Ökosystem. Unternehmen müssen ihre Abhängigkeiten kontinuierlich überwachen und automatisierte Sicherheitsprüfungen (Software Composition Analysis) in ihre CI/CD-Pipelines integrieren, um manipulierte Drittanbieter-Pakete frühzeitig zu erkennen.

Quelle: The Hacker News