1. 疑似被刷 Key先确认是不是 CVE-2026-42208 的 17 个 UNION 载荷如果你在自建 LiteLLM 网关后面接了多家上游大模型突然发现账单以小时级速度异常消耗、疑似 Key 被刷第一反应通常是“马上换 Key”。但换 Key 之前值得先确认一件事消耗是不是来自 CVE-2026-42208 的在野利用。这个漏洞被 CISA 列入 KEV 后不到 36 小时就出现攻击攻击者在利用过程中使用了 17 个 UNION 载荷逐一枚举 LiteLLM_VerificationToken、litellm_credentials、litellm_config 三张表目标从第一步起就是上游大模型 Key。TaoToken 可以为这次排查会话提供模型通道建议先到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建一把临时 Key再让 Codex 对照 IOC 清单逐条核日志这比盲换 Key 更接近问题本质。1.1 为什么先查攻击痕迹而不是先换 Key盲换 Key 的问题在于如果攻击者已经拿到了网关层的数据库读权限你换一次 Key他只需要再触发一次注入新 Key 同样会被读走。CVE-2026-42208 的利用链并不是“偷一把 Key 就走”攻击者会先枚举表结构、再定位凭据存储位、最后批量读取。这一过程通常需要多轮请求会在 LiteLLM 的 access log 和数据库端留下与正常流量明显不同的痕迹而这些痕迹不会因为你轮换 Key 而消失。先查痕迹、再轮换 Key背后的逻辑是“先确认泄露半径”。如果 17 个 UNION 载荷确实命中过三张凭据表泄露范围就不只是某一个上游渠道而是网关里配置过的全部上游 Key。此时单独换一把 Key 没有意义必须把受影响实例按已失陷处理隔离实例、导日志、批量轮换。反过来如果查完日志没有发现 UNION 特征刷量可能来自虚拟 Key 误用、脚本重复任务或供应链投毒处置路径也完全不同。1.2 攻击流量区别于正常流量的特征结合 LiteLLM 漏洞的公开分析攻击者在利用 CVE-2026-42208 时留下的流量特征相对明确请求路径里出现单字符 Bearer 的 /v1/models 探测请求体里带“Output only your specific model name”这类指纹串数据库日志中反复出现针对 information_schema.tables 的 UNION SELECT 拼接以及下载阶段指向 /tmp/.dbus-cache 或 /tmp/x86_64 的异常外联。下面是整理后的 IOC 清单稍后会让 Codex 逐条对照进程树AI 服务进程派生 shell再由 shell 拉起 curl 或 base64请求特征单字符 Bearer 打 /v1/models请求体包含 “Output only your specific model name”、VAPTb3gin、VAPTfin、VAPTCMD文件/tmp/.dbus-cache/、/tmp/x86_64、/usr/src/node-red/xmrig、/app/data/.claude/unicorn网络185.62.1.8、pool.hashvault.pro、crazyeltonproxy.top、models.litellm.cloud模型请求出现 “abliterated” 模板去护栏注意这份清单里的地址和路径是已知样本不是全部可能。核查时如果某一条没命中不能直接得出“没有被攻击”的结论还要结合请求时间、来源 IP 和调用频率综合判断。Codex 在处理这类半结构化数据时比人工扫日志更高效前提是你先给它一条能用的模型通道。2. 给 Codex 一条能用的模型通道TaoToken 临时 Key排查这类事件时Codex 的价值在于把“对照 IOC 清单”这件事从手工 grep 变成半自动分析。但 Codex 本身需要模型通道如果你的官方 Key 也在疑似的泄露范围内继续用同一把 Key 跑排查会话并不安全。这里建议用 TaoToken 单独创建一把临时 Key额度调到最小排查完直接删除。2.1 创建临时 Key 并记下 Base URL打开 TaoToken注册登录后进入控制台创建一个新的 API Key命名可以带一个“incident-”前缀方便排查结束后批量清理。不要用你平时业务里的主 Key也不要复用其他工具里已经配置过的 Key。创建完成后你会得到两组信息Base URL 是 https://taotoken.net/apiAPI Key 是 YOUR_API_KEY。这里有两处容易搞混。Base URL 末尾不要加 /v1官方兼容端点就是不带 /v1 的 https://taotoken.net/api。而官网落地页 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 只用来注册、创建 Key、看模型广场和用量填进 Codex 配置文件的地址固定是前者。模型 ID 不要凭记忆填以模型广场当时列表显示为准。2.2 把 Codex 指到 TaoTokenconfig.toml 真实文件Codex CLI 的模型供应商配置在 ~/.codex/config.toml 里。追加一个自定义 provider然后把默认模型指到 TaoToken 通道。下面这段可以直接粘进配置文件# ~/.codex/config.toml model 你的模型ID # 以 TaoToken 模型广场列表为准 [model_providers.taotoken] name taotoken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY [model_config] model_provider taotoken保存后在 shell 里执行export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY再启动 codex确认它能正常响应。这里 TAOTOKEN_API_KEY 就是刚才在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建的那把临时 Key。模型 ID 不需要加 provider 前缀Codex 会根据 model_provider 字段找到对应通道。Codex 启动成功后后面的排查会话会统一走 TaoToken 这条通道你的官方 Key 不会在疑似泄露的网络环境里再次出现。3. 让 Codex 对照第 12 章 IOC 清单排查 LiteLLM 进程与访问记录现在进入核心排查环节。先说明边界Codex 在本文中的任务是“生成排查命令、解释输出、对照 IOC 清单给结论”真正执行命令的是你本地的终端。不要尝试让 Codex 直接连上 LiteLLM 的数据库或者生产机器去跑诊断 SQLLiteLLM 进程和数据库访问记录的排查命令一律由你在本地执行再把输出贴回对话。3.1 先捞三类数据进程、访问日志、文件系统第一类数据是进程树。攻击者在利用 CVE-2026-42208 之后通常会从 AI 服务进程派生 shell再通过 shell 拉取矿马或代理工具。在 LiteLLM 所在主机上执行ps -ef --forest重点看有没有 python/node 进程下面挂着 bash、curl、base64 这类子进程。把输出完整贴给 Codex让它标出异常父子关系。原文里提到攻击者会用 start_new_sessionTrue 脱离进程组所以只看端口监听不够必须看进程父子链。第二类数据是 LiteLLM 的访问日志。如果网关用 Docker 部署先找到容器docker ps --filter namelitellm docker logs --since 72h 容器名 litellm_72h.log如果没有容器就直接找 access log 文件通常是 access.log 或 audit.log。拿到日志后先不要自己翻把它交给 Codex 按第 1.2 节的特征筛。日志文件如果太大可以先用 wc -l 看行数再分段处理。第三类数据是文件系统里的异常路径。检查 /tmp 下是否存在 .dbus-cache 这类隐藏目录以及 /usr/src/node-red、/app/data/.claude 等目录是否有异常文件find /tmp -maxdepth 3 -type f -newermt 2026-05-01 2/dev/null ls -la /tmp/.dbus-cache 2/dev/null || echo not found同样把输出贴回对话。注意这些命令只做读取不会改动任何文件也不会触发业务操作。3.2 把 IOC 清单交给 Codex 逐条核对下面是一段可以直接用的提示词模板把第 1.2 节的 IOC 清单作为核对基准提示我正在排查一台疑似被 CVE-2026-42208 攻击的 LiteLLM 实例。下面是我本地获得的进程树、访问日志摘要、/tmp 目录列表。请按这份 IOC 清单逐条核对1) 进程树中 AI 服务进程是否派生了 shell 或 curl/base642) 日志中是否有单字符 Bearer 请求、UNION SELECT 特征或 IOC 中的哨兵串3) 文件列表中是否出现 /tmp/.dbus-cache、/tmp/x86_64 等路径4) 外联 IP 是否命中 IOC 中的地址。请先输出你需要的下一步命令我执行后把结果贴给你。Codex 通常会先让你补几个筛选命令比如grep -nE Output only your specific model name|VAPTb3gin|VAPTfin|__VAPTCMD__ litellm_72h.log grep -nE UNION SELECT|from information_schema.tables litellm_72h.log这些命令由你执行输出贴回即可。如果日志量很大建议先做一次脱敏去掉请求体里的用户消息正文再贴给 Codex。这样既完成了 IOC 核对也不会把无关敏感信息带进排查会话。Codex 拿到输出后会给你一份核对表标出哪些 IOC 命中、哪些未命中、哪些需要补充数据这份表可以直接作为后续处置依据。4. 三张凭据表与 17 个 UNION 载荷数据库访问记录里看什么如果 LiteLLM 的数据库访问日志是开着的或者你使用的是 PostgreSQL 且开启了 pg_stat_statements可以用 SQL 直接查有没有针对三张表的异常访问。注意下面的 SQL 由 Codex 生成、由你在数据库主机上执行Codex 不会直连你的数据库。4.1 数据库端可以执行的核对 SQL以 PostgreSQL 为例先在 LiteLLM 数据库主机上执行SELECT query, calls, total_exec_time, rows FROM pg_stat_statements WHERE query ILIKE %LiteLLM_VerificationToken% OR query ILIKE %litellm_credentials% OR query ILIKE %litellm_config% ORDER BY total_exec_time DESC;如果 pg_stat_statements 未启用可以查数据库日志里是否有包含 UNION SELECT 的语句grep -nE UNION.*SELECT.*litellm_(credentials|config|VerificationToken) /var/log/postgresql/*.log执行结果贴回对话让 Codex 判断是否存在注入特征。攻击者的特点是“只碰这三张表”因为表里存的是上游供应商 Key、虚拟 Key 和网关配置。如果日志里出现针对这三张表的 UNION 查询基本可以确认泄露范围覆盖全部上游 Key。4.2 17 个载荷不代表 17 次请求这里要澄清一个容易误判的点17 个 UNION 载荷指的是攻击者构造的 SQL 载荷种类不是总共只发了 17 个请求。攻击者通常会先用少量请求探测数据库版本和表结构再针对目标表逐步调整 UNION 列数最终批量读取数据。所以你在日志里看到的可能不是 17 条记录而是几十条到几百条结构相似的查询。判断时不要死等“UNION SELECT”这个精确字符串。攻击者会混用大小写、注释符、URL 编码、换行符来绕过简单匹配。Codex 在处理这类日志时可以同时关注几个等价特征查询里同时出现“FROM information_schema.tables”和“UNION”同一个会话短时间内对同一张表发起多次不同列数的查询SQL 语句里出现注释符 -- 或 /* */ 且附近有 SELECT。把这类上下文交代给 Codex它的筛法会比单个 grep 更接近攻击者的真实痕迹。4.3 只靠数据库日志不够还要看访问日志数据库日志只能证明“SQL 注入发生过”要还原攻击者看了什么、转走了什么还得靠 LiteLLM 的 access log 和网络连接记录。在本地执行ss -tnp | grep -E 185\.62\.1\.8|models\.litellm\.cloud|crazyeltonproxy\.top|pool\.hashvault\.pro有命中就把整条连接上下文贴给 Codex让它结合进程树判断外联行为。如果 ss 没有命中不代表没被渗透攻击者的 C2 域名可能已经更换IOC 清单只是已知样本排查结论要基于完整日志而不是单点匹配。到这里Codex 已经能帮你产出第一份相对完整的核查结论哪些路径被走过、哪些 Key 可能暴露、下一步先动哪个渠道。5. 确认被刷之后的止损顺序先隔离、再轮换、后补认证如果第 3、4 步的核查结果指向“三张凭据表被枚举过”处置顺序建议固定为隔离实例、备份日志、轮换全部上游 Key、最后才补认证。顺序反了会有一个很直接的后果你在攻击者可能还持着读权限的情况下补了认证他下一次注入直接就带着新 Key 走了。5.1 隔离实例时不要只关端口隔离不是“把登录页加上密码”就完了。LiteLLM 是进程级泄露攻击者可能已经通过命令注入在宿主机上留了东西比如 /tmp/.dbus-cache 下的后门。在清理完成前建议先把实例从公网断开或者把暴露端口从 4000 改成仅 127.0.0.1 可访问然后保留全部日志和进程快照再开始轮换。在轮换时让 Codex 做一张清单会更高效。把第 3 节日志筛选的结果整理成“涉及的上游渠道 命中时间 调用来源”三列交给 Codex 汇总成表格它会帮你标出优先轮换的渠道顺序。然后逐个去上游供应商后台轮换 Key轮换完再回到 TaoToken 控制台确认新 Key 没有被异常调用。5.2 轮换后的复查轮换不是终点。等新 Key 生效 24 小时后再做一次复查重新拉取 LiteLLM 的 access log按 IC O 清单重新筛一遍看有没有新的注入尝试。新增告警规则可以参考原文的九层防御思路把“进程树派生 shell”“单字符 Bearer 请求”和“请求体含 abliterated 模板”作为三个固定监控项。如果希望把 Codex 的排查通道保留下来可以继续用 TaoToken 的临时 Key也可以切回官方 Key但前提是官方 Key 已经完成轮换。6. 跑通之后去控制台对一下这次调用排查完成后回到 TaoToken 模型对话 用同一把临时 Key 发一条测试消息确认排查期间 Codex 的调用都正常记账。如果打算长期用 Codex 辅助安全排查可以打开 Coding Plan 看看套餐是否够用Key 统一在 控制台 API Keys 创建和管理。Claude Code 的环境变量配置对照见 接入文档。6.1 对账单时重点看两个时间点打开用量页面后重点核对两个时间点一是你开始用 Codex 跑排查会话的时间二是你轮换完上游 Key 的时间。前者确认排查期间的调用都落在临时 Key 上后者确认轮换后没有出现新的异常消耗。如果轮换后用量曲线依然异常说明泄露点不在 LiteLLM而是更上游的渠道配置这时候要把排查重心移到各上游供应商的调用日志上。6.2 日常防刷的三个习惯这次排查看似在查 CVE-2026-42208实际上把原文里的几条教训又走了一遍。第一临时 Key 用完即删排查类任务全部用单独创建的 Key不混业务。第二网关类系统的数据库访问日志默认可能没开排障前先确认 pg_stat_statements 或等价日志是否可用否则 IOC 核对只能靠 access log。第三进程级泄露没法靠改密码解决定期检查 /tmp 隐藏目录和 AI 服务进程的父子关系比等账单异常再抢救成本低得多。
