CVE-2026-71486
ŚrednieCVSS 4.3Prawdopodobieństwo exploitacji (EPSS)
Niskie ryzykoPercentyl 29 - wyżej niż 29% wszystkich znanych CVE
Streszczenie
vLLM to silnik wnioskowania i serwowania dla dużych modeli językowych. Przed wersją 0.26.0, endpointy /v1/completions/derender i /v1/chat/completions/derender akceptują obiekty GenerateResponse dostarczone przez wywołującego, których struktury generate_responses, choices, token_ids, prompt_logprobs, logprobs.content, top_logprobs i routed_experts są przetwarzane przez OnlineDerenderer i tokenizer.decode przed egzekwowaniem limitów max_model_len, max_tokens, max_num_seqs lub rozmiaru odpowiedzi, co pozwala uwierzytelnionemu klientowi API na zużycie nadmiernej ilości CPU i pamięci oraz generowanie zbyt dużych odpowiedzi. Problem naprawiono w wersji 0.26.0.
Ocena ryzyka
Uwierzytelniony klient API może przeciążyć serwer, powodując nadmierne zużycie zasobów i potencjalną odmowę usługi.
Rekomendacja
Zaktualizuj vLLM do wersji 0.26.0 lub nowszej, aby zapobiec nadmiernemu zużyciu zasobów.
Inne podatności w vLLM
Zobacz wszystkie- CVE-2026-109311Średnie
vLLM przed 0.29.0 przekazuje przesłane audio do fallbacku PyAV/FFmpeg av.open() tylko z kontrolą rozmiaru pliku, narażając parser IAMF FFmpeg na przepełnienie sterty. Uwierzytelnieni zdalni atakujący mogą wielokrotnie przesyłać uszkodzone kontenery IAMF do /v1/audio/transcriptions, uszkadzając stertę i powodując awarię procesu API.
- CVE-2026-48746Krytyczne
Podatność w vLLM w wersjach od 0.3.0 do 0.22.0 pozwala na obejście uwierzytelniania API OpenAI AuthenticationMiddleware. Atakujący może korzystać z API bez podania skonfigurowanego klucza VLLM_API_KEY lub --api-key.
- CVE-2026-22778Krytyczne
Podatność w vLLM od wersji 0.8.3 do 0.14.0 pozwala na wyciek adresu sterty poprzez wysłanie nieprawidłowego obrazu do endpointu multimodalnego. Wyciek ten redukuje skuteczność ASLR z 4 miliardów do około 8 prób, co ułatwia przeprowadzenie ataku.
- CVE-2026-105922Średnie
W projekcie vllm-project vLLM do wersji 0.31.0 odkryto lukę bezpieczeństwa w funkcji get_token_bin_counts_and_mask pliku vllm/model_executor/layers/utils.py komponentu Penalty Handler. Manipulacja prowadzi do odmowy usługi (DoS). Atak może być przeprowadzony zdalnie, a exploit został opublikowany.
- CVE-2026-105775Średnie
Podatność w vllm-project vLLM do wersji 0.31.0 powoduje odczyt poza zakresem w funkcji conv_ssm_forward w pliku mamba_mixer2.py, w komponencie Completions Request Handler. Atak może być przeprowadzony zdalnie, a exploit został publicznie ujawniony.
- CVE-2026-105760Średnie
W vLLM przed wersją 0.30.0, wywołujący może użyć pola media_io_kwargs do wybrania backendu wideo GLMGA i podać duże wartości fps i max_frames bez ścisłego limitu pracy, co prowadzi do nadmiernego zużycia CPU i pamięci.
- CVE-2026-105759Średnie
W vLLM przed wersją 0.30.0, middleware track_http_metrics w Rust frontendzie rejestruje surowy token metody HTTP jako etykietę Prometheus dla żądań do zarejestrowanych tras, co pozwala nieuwierzytelnionemu atakującemu na tworzenie unikalnych etykiet i zwiększanie zużycia pamięci.
- CVE-2026-105758Średnie
W vLLM od wersji 0.24.0 do 0.30.0, klasy Qwen2VLVideoBackend i Qwen3VLVideoBackend akceptują wartości max_frames i fps z żądania bez narzucania limitów serwerowych, co pozwala nieuwierzytelnionemu wywołującemu na dekodowanie każdej klatki z kontrolowanego wideo i zużywanie nadmiernej pamięci.
- CVE-2026-105757Średnie
W vLLM przed wersją 0.30.0, błędy w żądaniach z ograniczeniami struktury mogą uciec z walidacji i trafić do ścieżki błędu krytycznego EngineCore, co pozwala zwykłym żądaniom z ograniczeniami na przerwanie działania współdzielonego silnika.
- CVE-2026-105756Średnie
W vLLM przed wersją 0.30.0, modele żądań zgodne z OpenAI akceptują niepustą wartość cache_salt bez egzekwowania ograniczeń znaków i długości wymaganych przez IPCCacheServerKey w LMCache-MP, co może prowadzić do nieobsłużonego ValueError i przerwania działania EngineCore.
Oryginalny opis (angielski, źródło NVD)
vLLM is an inference and serving engine for large language models. Prior to 0.26.0, the /v1/completions/derender and /v1/chat/completions/derender endpoints accept caller-supplied GenerateResponse objects whose generate_responses, choices, token_ids, prompt_logprobs, logprobs.content, top_logprobs, and routed_experts structures are processed by OnlineDerenderer and tokenizer.decode before max_model_len, max_tokens, max_num_seqs, or response-size limits are enforced, allowing an authenticated API client to consume excessive CPU and memory and produce oversized responses. This issue is fixed in version 0.26.0.
Dane podatności pochodzą z NVD (NIST) · CISA KEV · EPSS

