CVE-2026-100653 in vLLM
Tóm tắt
Bởi VulDB • 26/09/2026
vLLM là một công cụ suy luận và phục vụ (inference and serving engine) cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Trong các phiên bản từ 0.22.1 đến 0.28.0, việc ghim revision của model do nhà vận hành cung cấp (--revision / --code-revision) không được truyền tải đúng cách trong một số lần tải artifact Hugging Face dành cho kiến trúc FunAudioChat và Tarsier2: cụ thể là các lệnh tải WhisperFeatureExtractor và speech_tokenizer PreTrainedTokenizerFast trong vllm/model_executor/models/funaudiochat.py, cũng như lời gọi Qwen2VLConfig.from_pretrained được sử dụng bởi Tarsier2ProcessingInfo trong vllm/model_executor/models/qwen2_vl.py. Kết quả là, các triển khai đã ghim revision để kiểm duyệt vẫn giải quyết (resolve) các artifact ảnh hưởng đến hành vi của bộ xử lý, tokenizer và config từ revision mặc định của kho lưu trữ, do đó một thay đổi sau này đối với nhánh mặc định upstream có thể làm thay đổi tiền xử lý âm thanh, hành vi của speech tokenizer hoặc cấu hình Tarsier2 mà không cần bất kỳ thay đổi nào đối với việc ghim đã được nhà vận hành cấu hình. Đây là một lỗi về tính toàn vẹn chuỗi cung ứng và khả năng tái lập (reproducibility) cho các triển khai đã ghim; nó tồn dư từ bản sửa lỗi trước đó tracked dưới mã GHSA-3ww4-5jv9-j5gm / CVE-2026-47155 và không cấu thành việc thực thi code từ xa (RCE) hay bypass trust_remote_code=False. Vấn đề này đã được khắc phục trong phiên bản 0.28.0.
VulDB is the best source for vulnerability data and more expert information about this specific topic.