Vulnérabilité dans vLLM (CVE-2026-100653)
Résumé
Vulnérabilité dans vLLM (CVE-2026-100653). Les données peuvent être altérées par des attaquants.
Description d'origine
La description telle que publiée par la source (souvent en anglais).
vLLM is an inference and serving engine for large language models. In versions from 0.22.1 through 0.28.0, the operator-supplied model revision pin (--revision / --code-revision) is not propagated to several Hugging Face artifact loads for the FunAudioChat and Tarsier2 architectures: the WhisperFeatureExtractor and speech_tokenizer PreTrainedTokenizerFast loads in vllm/model_executor/models/funaudiochat.py and the Qwen2VLConfig.from_pretrained call used by Tarsier2ProcessingInfo in vllm/model_executor/models/qwen2_vl.py. As a result, deployments pinned to a reviewed revision still resolve these behavior-affecting processor, tokenizer, and config artifacts from the repository's default revision, so a later change to the upstream default branch can alter audio preprocessing, speech tokenizer behavior, or Tarsier2 configuration without any change to the operator's configured pin. This is a supply-chain integrity and reproducibility failure for pinned deployments; it is residual to the earlier fix tracked as GHSA-3ww4-5jv9-j5gm / CVE-2026-47155 and does not constitute remote code execution or a trust_remote_code=False bypass. The issue is fixed in version 0.28.0.
Source: NIST National Vulnerability Database NVD GitHub Advisory
Résumé généré automatiquement
Assemblé par SecPulse à partir des données sources (CVSS, CWE, versions affectées) à l'aide de modèles, sans IA. Vérifiez la description d'origine et les références ci-dessous.
Une vulnérabilité référencée CVE-2026-100653 a été découverte dans vLLM.
Les données peuvent être altérées par des attaquants. Score CVSS : 6.5/10.
Action : appliquez le correctif officiel de l'éditeur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « vLLM CVE-2026-100653 » sur le site de l'éditeur.
CVE-2026-100653 (vLLM) — CWE-348 / CVSS v3 6.5
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / non authentifié / sans interaction utilisateur
Plan : 1) Audit SBOM, 2) Mise à jour staging→prod, 3) Surveillance WAF/proxy sur les endpoints affectés, 4) Recherche d'IOC dans les logs.
Réfs : voir GHSA / avis éditeur / version corrigée liés sur cette page.
Une vulnérabilité (CWE-348) affecte vLLM.
Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de vLLM.
Gravité : Moyenne (CVSS 6.5/10). Les données peuvent être altérées par des attaquants.
Mettre à jour vers la version corrigée selon l'avis éditeur.
En attendant le correctif : désactivez la fonctionnalité concernée, appliquez des règles WAF, ou restreignez l'accès par ACL réseau.
Recherchez dans les logs des requêtes correspondant aux IOC connus de cette CVE. Auditez les SBOM/dépendances.
Actions de réponse
Étapes concrètes et exemples de commandes que les équipes SOC/SRE doivent exécuter dans l'ordre
-
1Identify exposure identify
grep -r 'vLLM' . | grep -v node_modulesリポジトリと本番環境の依存ファイル (package-lock.json / requirements.txt / go.sum / Gemfile.lock 等) で
vLLMを grep し、稼働しているサービス・バージョンを把握する。 -
2Post-deployment verification verify
Confirm patched version is live in productionパッチ適用後、ステージングで PoC または同等の悪用パターンを再現して脆弱性が閉じたことを確認。本番ではアクセスログ・WAF でアラート再発が無いか継続監視。
Références
- web github.com
- web github.com
- web vulncheck.com
- web nvd.nist.gov
- web github.com