vllm-project vLLM bis 0.27.x Video Decoder MediaConnector.fetch_video media_io_kwargs.video.video_backend Denial of Service

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
5.3$0-$5k0.44

Zusammenfassunginfo

Es wurde eine problematische Schwachstelle in vllm-project vLLM bis 0.27.x ausgemacht. Es ist betroffen die Funktion MediaConnector.fetch_video der Komponente Video Decoder. Durch Manipulation des Arguments media_io_kwargs.video.video_backend mit unbekannten Daten kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Die Verwundbarkeit wird unter CVE-2026-69147 geführt. Es ist möglich, den Angriff aus der Ferne durchzuführen. Es ist soweit kein Exploit verfügbar. Als bestmögliche Massnahme wird das Einspielen eines Upgrades empfohlen.

Detailsinfo

Es wurde eine Schwachstelle in vllm-project vLLM bis 0.27.x ausgemacht. Sie wurde als problematisch eingestuft. Betroffen hiervon ist die Funktion MediaConnector.fetch_video der Komponente Video Decoder. Mittels dem Manipulieren des Arguments media_io_kwargs.video.video_backend mit einer unbekannten Eingabe kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-770 vorgenommen. Die Auswirkungen sind bekannt für die Verfügbarkeit. Die Zusammenfassung von CVE lautet:

vLLM is an inference and serving engine for large language models. Prior to 0.28.0, request bodies for Chat Completions and Responses can set media_io_kwargs.video.video_backend to pynvvideocodec, and MediaConnector.fetch_video forwards that choice to VideoMediaIO even when startup configuration selected a software decoder. The engine's _reserve_mm_ipc_gpu_memory logic budgets decoder memory only from static configuration, so the request-selected VIDEO_LOADER_REGISTRY backend can create a CUDA context, decoder surfaces, and decoded-frame allocations that were not removed from the engine's KV-cache budget. An attacker able to submit video requests to a video-capable GPU deployment with PyNvVideoCodec installed can exhaust shared GPU memory, causing request failures, worker crashes, or denial of service. The first release containing the fix is version 0.28.0.

Das Advisory findet sich auf github.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird seit dem 03.08.2026 mit CVE-2026-69147 vorgenommen. Sie ist leicht auszunutzen. Der Angriff kann über das Netzwerk erfolgen. Es sind zwar technische Details, jedoch kein verfügbarer Exploit zur Schwachstelle bekannt. Diese Schwachstelle wird durch das MITRE ATT&CK als Angriffstechnik T1499 bezeichnet.

Ein Aktualisieren auf die Version 0.28.0 vermag dieses Problem zu lösen.

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

Produktinfo

Typ

Hersteller

Name

Version

Webseite

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 5.4
VulDB Meta Temp Score: 5.3

VulDB Base Score: 4.3
VulDB Temp Score: 4.1
VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CNA Base Score: 6.5
CNA Vector (GitHub_M): 🔒

CVSSv2info

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

Exploitinginfo

Klasse: Denial of Service
CWE: CWE-770 / CWE-400 / CWE-404
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒

Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja

Verfügbarkeit: 🔒
Status: Nicht definiert
Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔒

0-Dayfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
Heutefreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

Threat Intelligenceinfo

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

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: Upgrade
Status: 🔍

0-Day Time: 🔒

Upgrade: vLLM 0.28.0

Timelineinfo

03.08.2026 CVE zugewiesen
16.09.2026 +44 Tage Advisory veröffentlicht
16.09.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
16.09.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung

Quelleninfo

Produkt: github.com

Advisory: github.com
Status: Bestätigt

CVE: CVE-2026-69147 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-69147
GCVE (VulDB): GCVE-100-406059

Eintraginfo

Erstellt: 16.09.2026 20:13
Anpassungen: 16.09.2026 20:13 (67)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

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

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