CVE-2026-100653 in vLLM
要約
〜によって VulDB • 2026年09月26日
vLLMは、大規模言語モデル向けの推論およびサービングエンジンです。バージョン0.22.1から0.28.0の間、オペレータが指定するモデルリビジョンの固定（--revision / --code-revision）は、FunAudioChatアーキテクチャ用のWhisperFeatureExtractorおよびspeech_tokenizer PreTrainedTokenizerFastの読み込み（vllm/model_executor/models/funaudiochat.py内）、およびTarsier2ProcessingInfoによって使用されるQwen2VLConfig.from_pretrained呼び出し（vllm/model_executor/models/qwen2_vl.py内）など、いくつかのHugging Faceアーティファクトの読み込みに伝播されません。その結果、レビュー済みのリビジョンに固定されたデプロイメントでも、これらの動作に影響を与えるプロセッサ、トークナイザー、および構成アーティファクトはリポジトリのデフォルトリビジョンから解決されるため、アップストリーム側のデフォルトブランチに対する後続の変更により、オペレータが設定した固定値に変更がない場合であっても、音声前処理やspeech tokenizerの動作、Tarsier2の設定が変更されることがあります。これは、固定されたデプロイメントにおけるサプライチェーン整合性および再現性の欠陥です。この問題はGHSA-3ww4-5jv9-j5gm / CVE-2026-47155として追跡される以前の修正に付随する残存事象であり、リモートコード実行やtrust_remote_code=Falseのバイパスを構成するものではありません。本問題はバージョン0.28.0で修正されています。
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.