vllm-project vLLM bis 0.31.x Tokenization vllm/tokenizers/hf.py VocabParallelEmbedding.forward Pufferüberlauf

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
5.3$0-$5k1.83+

Zusammenfassunginfo

Eine als problematisch eingestufte Schwachstelle wurde in vllm-project vLLM bis 0.31.x festgestellt. Es geht um die Funktion VocabParallelEmbedding.forward der Datei vllm/tokenizers/hf.py der Komponente Tokenization. Durch Manipulation mit unbekannten Daten kann eine Pufferüberlauf-Schwachstelle ausgenutzt werden. Diese Schwachstelle wird als CVE-2026-115916 gehandelt. Der Angriff kann über das Netzwerk angegangen werden. Es ist kein Exploit verfügbar. Es wird empfohlen, die betroffene Komponente zu aktualisieren.

Detailsinfo

Es wurde eine Schwachstelle in vllm-project vLLM bis 0.31.x entdeckt. Sie wurde als problematisch eingestuft. Es betrifft die Funktion VocabParallelEmbedding.forward der Datei vllm/tokenizers/hf.py der Komponente Tokenization. Durch Manipulieren mit einer unbekannten Eingabe kann eine Pufferüberlauf-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-193 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 0.32.0, vllm/tokenizers/hf.py computes max_token_id with an off-by-one upper bound, allowing a pre-tokenized prompt ID equal to the vocabulary size to pass validation. For a tensor-parallel size of one and an exact multiple-of-64 vocabulary, VocabParallelEmbedding.forward does not mask that value before F.embedding uses it, causing a CUDA device-side assertion and terminating the engine. This issue is fixed in version 0.32.0.

Das Advisory findet sich auf github.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird seit dem 23.10.2026 mit CVE-2026-115916 vorgenommen. Sie ist leicht 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 0.32.0 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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freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

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

Exploitinginfo

Klasse: Pufferüberlauf
CWE: CWE-193 / CWE-189
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 0.32.0

Timelineinfo

23.10.2026 CVE zugewiesen
26.10.2026 +3 Tage Advisory veröffentlicht
26.10.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
26.10.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung

Quelleninfo

Produkt: github.com

Advisory: github.com
Status: Bestätigt

CVE: CVE-2026-115916 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-115916
GCVE (VulDB): GCVE-100-426555

Eintraginfo

Erstellt: 26.10.2026 18:35
Anpassungen: 26.10.2026 18:35 (67)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

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

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