Apache Airflow远程代码执行漏洞CVE-2026-33264

Apache Airflow 是Apache开源、基于 Python 工作流调度编排工具，用于自动化、调度各类数据、运维任务，无固定周期的即时任务。

一、基本情况

Apache Airflow是 Apache 软件基金会开源工作流编排与任务调度平台，应用于数据工程、数据分析、机器学习和自动化任务管理场景。

Apache Airflow 定时调度（分钟 / 日 / 月周期）、任务失败自动重试、任务分支判断、跨机器执行；灵活可编程、监控完善、生态成熟。

Apache Airflow 任务流程全部使用 Python 代码定义（DAG 有向无环图），自带 Web 管理面板，无需拖拽可视化配置，代码即工作流。

栋科技漏洞库关注到Apache Airflow反序列化远程代码执行漏洞，该漏洞现已经被追踪为CVE-2026-33264，漏洞的CVSS 3.X评分9.8。

二、漏洞分析

CVE-2026-33264是Apache Airflow在3.3.0之前版本中的安全漏洞，它是开源工作流编排平台，用于以DAG方式调度与监控数据流水线。

漏洞位于BaseSerialization.deserialize()反序列化处理逻辑，由于组件未限制import_string()对攻击者可控类路径的加载而导致的漏洞。

受影响版本中，airflow-core/src/airflow/serialization/serialized_objects.py 的 _decode_start_trigger_args，

通过 BaseSerialization.deserialize() 处理 trigger_kwargs 与 next_kwargs，未对其中 Encoding.__type__ 类路径做任何白名单校验，

BaseSerialization.deserialize() 又会通过 import_string() 加载攻击者控制的类路径，

从而在 Scheduler 或 API Server 进程加载 DAG 时触发任意代码执行，跨越 DAG 作者代码不应在调度进程中执行的安全边界。

因此而已，Apache Airflow相关版本的 Scheduler 与 API Server 在加载序列化 DAG 时反序列化 trigger_kwargs 与 next_kwargs，

导致具有 DAG 编写权限的用户可在序列化 DAG 中嵌入恶意触发逻辑，植入恶意类路径在调度进程上执行任意代码。

当Scheduler或API Server加载恶意DAG时，攻击代码可能在高权限进程中执行，突破Airflow原有的DAG作者代码隔离安全边界，

进一步获取服务器控制权限、窃取敏感数据或影响任务调度安全。

三、影响范围

Apache Airflow ＜ 3.3.0

四、修复建议

Apache Airflow ≥ 3.3.0

五、参考链接

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