vllm-project vLLM bis 0.30.x Multimodal Processor mm_processor_kwargs Denial of Service

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
6.3$0-$5k0.00

Zusammenfassunginfo

Eine Schwachstelle, die als problematisch eingestuft wurde, wurde in vllm-project vLLM bis 0.30.x gefunden. Es geht um eine nicht näher bekannte Funktion der Komponente Multimodal Processor. Dank der Manipulation des Arguments mm_processor_kwargs mit unbekannten Daten kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Die Identifikation der Schwachstelle findet als CVE-2026-114055 statt. Der Angriff kann über das Netzwerk angegangen werden. Es steht kein Exploit zur Verfügung. Es wird geraten, die betroffene Komponente zu aktualisieren.

Detailsinfo

Es wurde eine Schwachstelle in vllm-project vLLM bis 0.30.x entdeckt. Sie wurde als problematisch eingestuft. Hiervon betroffen ist eine unbekannte Funktionalität der Komponente Multimodal Processor. Mittels Manipulieren des Arguments mm_processor_kwargs mit einer unbekannten Eingabe kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-400 vorgenommen. Die Auswirkungen sind bekannt für die Verfügbarkeit. Die Zusammenfassung von CVE lautet:

vLLM from 0.7.3 before 0.31.0 contains an uncontrolled resource consumption vulnerability that allows remote clients to control multimodal processor parameters by supplying per-request mm_processor_kwargs. Attackers can set large image size, patch count, crop count, or frame count values in Isaac, InternVL, H2OVL, and other processors to exhaust memory and terminate the shared server.

Das Advisory findet sich auf github.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird seit dem 20.10.2026 mit CVE-2026-114055 vorgenommen. Die Ausnutzbarkeit ist als leicht bekannt. Der Angriff kann über das Netzwerk erfolgen. Zur Ausnutzung ist keine spezifische Authentisierung erforderlich. 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 0.31.0 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: 🔍

CNA CVSS-B Score: 🔒
CNA CVSS-BT Score: 🔒
CNA Vector: 🔒

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 6.4
VulDB Meta Temp Score: 6.3

VulDB Base Score: 5.3
VulDB Temp Score: 5.1
VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CNA Base Score: 7.5
CNA Vector (VulnCheck): 🔒

CVSSv2info

AVACAuCIA
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VektorKomplexitätAuthentisierungVertraulichkeitIntegritätVerfügbarkeit
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

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

Exploitinginfo

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

Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja

Verfügbarkeit: 🔒
Status: Nicht definiert

EPSS Score: 🔒
EPSS Percentile: 🔒

Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔒

0-Dayfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
Heutefreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

Threat Intelligenceinfo

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

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: Upgrade
Status: 🔍

0-Day Time: 🔒

Upgrade: vLLM 0.31.0

Timelineinfo

20.10.2026 CVE zugewiesen
21.10.2026 +1 Tage Advisory veröffentlicht
21.10.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
21.10.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung

Quelleninfo

Produkt: github.com

Advisory: github.com
Status: Bestätigt

CVE: CVE-2026-114055 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-114055
GCVE (VulDB): GCVE-100-423891

Eintraginfo

Erstellt: 21.10.2026 04:26
Anpassungen: 21.10.2026 04:26 (78)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

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

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