VDB-355011 · CVE-2026-34760 · GHSA-6c4r-fmh3-7rh8

vLLM bis 0.17.x numpy.mean erweiterte Rechte

CVSS Meta Temp Score	Aktueller Exploitpreis (≈)	CTI Interest Score
4.9	$0-$5k	0.00

Zusammenfassunginfo

Eine als problematisch eingestufte Schwachstelle wurde in vLLM bis 0.17.x festgestellt. Es ist betroffen die Funktion numpy.mean. Dank der Manipulation mit unbekannten Daten kann eine erweiterte Rechte-Schwachstelle ausgenutzt werden. Die Identifikation der Schwachstelle findet als CVE-2026-34760 statt. Es ist möglich, den Angriff aus der Ferne durchzuführen. Es steht kein Exploit zur Verfügung. Es wird geraten, die betroffene Komponente zu aktualisieren.

Detailsinfo

Es wurde eine Schwachstelle in vLLM bis 0.17.x ausgemacht. Sie wurde als problematisch eingestuft. Hiervon betroffen ist die Funktion numpy.mean. Durch Manipulieren mit einer unbekannten Eingabe kann eine erweiterte Rechte-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-20 vorgenommen. Die Auswirkungen sind bekannt für Integrität und Verfügbarkeit. Die Zusammenfassung von CVE lautet:

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.

Das Advisory findet sich auf github.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird seit dem 30.03.2026 mit CVE-2026-34760 vorgenommen. Sie ist schwierig auszunutzen. Der Angriff kann über das Netzwerk erfolgen. Es sind zwar technische Details, jedoch kein verfügbarer Exploit zur Schwachstelle bekannt.

Ein Aktualisieren auf die Version 0.18.0 vermag dieses Problem zu lösen. Eine neue Version kann von github.com bezogen werden. Die Schwachstelle lässt sich auch durch das Einspielen des Patches c7f98b4d0a63b32ed939e2b6dfaa8a626e9b46c4 lösen. Dieser kann von github.com bezogen werden. Als bestmögliche Massnahme wird das Upgrade auf eine neue Version empfohlen.

Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.

Produktinfo

Name

vLLM

Version

Lizenz

Open-Source

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 5.1
VulDB Meta Temp Score: 4.9

VulDB Base Score: 4.2
VulDB Temp Score: 4.0
VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CNA Base Score: 5.9
CNA Vector (GitHub_M): 🔒

CVSSv2info

AV	AC	Au	C	I	A
💳	💳	💳	💳	💳	💳
💳	💳	💳	💳	💳	💳
💳	💳	💳	💳	💳	💳

Vektor	Komplexität	Authentisierung	Vertraulichkeit	Integrität	Verfügbarkeit
freischalten	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten
freischalten	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten
freischalten	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten

VulDB Base Score: 🔒
VulDB Temp Score: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

Exploitinginfo

Klasse: Erweiterte Rechte
CWE: CWE-20
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒

Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja

Verfügbarkeit: 🔒
Status: Nicht definiert

EPSS Score: 🔒
EPSS Percentile: 🔒

Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔒

0-Day	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten
Heute	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten

Threat Intelligenceinfo

Interesse: 🔍
Aktive Akteure: 🔍
Aktive APT Gruppen: 🔍

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: Upgrade
Status: 🔍

0-Day Time: 🔒

Upgrade: vLLM 0.18.0
Patch: c7f98b4d0a63b32ed939e2b6dfaa8a626e9b46c4

Timelineinfo

30.03.2026 CVE zugewiesen
02.04.2026 +3 Tage Advisory veröffentlicht
02.04.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
03.04.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung