CVE-2026-34760
ŚrednieCVSS 5.9Prawdopodobieństwo exploitacji (EPSS)
Niskie ryzykoPercentyl 19 - wyżej niż 19% wszystkich znanych CVE
Streszczenie
vLLM od wersji 0.5.5 do przed 0.18.0 używa domyślnie numpy.mean do downmixu mono (to_mono), podczas gdy międzynarodowy standard ITU-R BS.775-4 określa ważony algorytm downmixu. Powoduje to niezgodność między dźwiękiem słyszanym przez ludzi a dźwiękiem przetwarzanym przez modele AI (np. przez vllm, transformer). Luka została naprawiona w wersji 0.18.0.
Ocena ryzyka
Niezgodność w przetwarzaniu dźwięku może prowadzić do błędnych wyników w aplikacjach AI, co może wpływać na jakość i wiarygodność generowanych odpowiedzi.
Rekomendacja
Należy zaktualizować vLLM do wersji 0.18.0 lub nowszej.
Oryginalny opis (angielski, źródło NVD)
vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). From version 0.5.5 to before version 0.18.0, Librosa defaults to using numpy.mean for mono downmixing (to_mono), while the international standard ITU-R BS.775-4 specifies a weighted downmixing algorithm. This discrepancy results in inconsistency between audio heard by humans (e.g., through headphones/regular speakers) and audio processed by AI models (Which infra via Librosa, such as vllm, transformer). This issue has been patched in version 0.18.0.