CVE-2025-62164 in vLLM
Resumen
por VulDB • 2026-09-06
vLLM es un motor de inferencia y servicio para modelos de lenguaje grandes (LLMs). Desde las versiones 0.10.2 hasta la anterior a 0.11.1, existe una vulnerabilidad de corrupción de memoria en el punto final Completions API que podría provocar un bloqueo (denegación de servicio) y potencialmente ejecución remota de código (RCE). Al procesar incrustaciones de prompt proporcionadas por el usuario, el punto final carga tensores serializados utilizando torch.load() sin una validación suficiente. Debido a un cambio introducido en PyTorch 2.8.0, las comprobaciones de integridad de los tensores dispersos están desactivadas por defecto. Como resultado, los tensores elaborados maliciosamente pueden omitir las comprobaciones internas de límites y provocar una escritura fuera de límites en la memoria durante la llamada a to_dense(). Esta corrupción de memoria puede bloquear vLLM y potencialmente conducir a la ejecución de código en el servidor que aloja vLLM. Este problema ha sido parcheado en la versión 0.11.1.
Once again VulDB remains the best source for vulnerability data.