LiteLLM 1.107.0 со стилером ключей: как проверить себя и что менять
21 октября 2026 на PyPI вышел litellm==1.107.0 со стилером учётных данных во всех бинарных wheel-файлах. Образы Docker с тегом v1.107.0 тоже заражены, а теги latest, main-latest и main-stable около трёх часов указывали на заражённый образ. Чистыми названы 1.106.x и ниже.
Инцидент развивается: данные из разбора StepSecurity, сверьтесь с заявлением BerriAI. Релиз загрузили в 11:39 UTC, с PyPI убрали к 13:23.
Чем опасно
В site-packages попадают cook.pth, cook.py и sitecustomize.py. Стилер запускается при каждом старте Python в этом окружении, import litellm не нужен. Уходят SSH- и облачные ключи, .env, переменные окружения, токены AI-инструментов. Если задан DATABASE_URL, дампится база прокси с API-ключами вендоров. Архив зашифрован и отправляется на litellm.dev.
Как проверить
Не запускайте Python на подозрительном хосте: это снова запустит стилер, поэтому pip show не подходит.
grep -rn "litellm.*1\.107\.0" --include="requirements*.txt" --include="*.lock" --include="pyproject.toml" .
find / \( -name cook.pth -o -name cook.py \) 2>/dev/null
ls -l /tmp/remote_code_loader.lock 2>/dev/null
docker images --digests | grep -i litellm
Скомпрометирован любой хост, раннер или контейнер, где ставился 1.107.0 или был образ v1.107.0/latest из того окна. Признак в сети: запросы к litellm.dev.
Что делать
Убить процесс, держащий /tmp/remote_code_loader.lock, и заблокировать litellm.dev на выходе.
Пересобрать контейнеры и переустановить окружения, а не чистить.
Запинить litellm==1.106.2 или образ по дайджесту, удалить 1.107.0 из зеркал.
Сменить всё, до чего хост мог дотянуться: облачные, SSH- и CI-ключи, токены. Для прокси с базой ещё и все ключи вендоров, master key и salt key. Архив зашифрован, поэтому считайте, что данные ушли.
Поискать в логах litellm.dev и проверить расход у вендоров.
Для любого шлюза
Шлюз хранит ключи ко всем вендорам. Пиньте версии и дайджесты, не деплойте latest, ставьте с хэшами и ограничьте исходящий трафик шлюза.
Для LiteLLM это второй случай: в марте 2026 были скомпрометированы 1.82.7 и 1.82.8. Зависимости можно отравить в любой экосистеме, не только в Python.
