CVE-2026-24779 in vLLM
Riassunto
di VulDB • 14/06/2026
vLLM è un motore di inferenza e serving per modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Prima della versione 0.14.1, è presente una vulnerabilità di Server-Side Request Forgery (SSRF) nella classe `MediaConnector` all'interno del set di funzionalità multimodali del progetto vLLM. I metodi `load_from_url` e `load_from_url_async` ottengono ed elaborano contenuti multimediali da URL forniti dagli utenti, utilizzando diverse librerie di parsing Python quando si restringe l'host di destinazione. Queste due librerie di parsing hanno interpretazioni diverse delle barre rovesciate (backslash), il che consente di aggirare la restrizione del nome dell'host. Ciò permette a un attaccante di indurre il server vLLM a effettuare richieste arbitrarie verso risorse della rete interna. Questa vulnerabilità è particolarmente critica in ambienti containerizzati come `llm-d`, dove un pod vLLM compromesso potrebbe essere utilizzato per scansionare la rete interna, interagire con altri pod e potenzialmente causare un denial of service o accedere a dati sensibili. Ad esempio, un attaccante potrebbe indurre il pod vLLM a inviare richieste dannose a un endpoint di gestione interno di `llm-d`, portando all'instabilità del sistema segnalando falsamente metriche come lo stato della cache KV. La versione 0.14.1 contiene una patch per risolvere il problema.
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