English version →
ログイン 新規登録
JA · EN · FR
SecPulse
カテゴリ
CVE-2026-53923 high CVSS 7.5

vllm に 情報漏洩 (CVE-2026-53923)

概要

vllm に 脆弱性 (CVE-2026-53923) が存在。機密情報が外部に流出する可能性があります。to_cuda_ggml_t 経由で攻撃可能。対策: 0.24.0 以上に更新。

原文の説明

取得元が公開している説明をそのまま載せています (多くは英語)。

Summary

Integer truncation of tensor dimensions in vLLM's GGUF dequantize kernels (csrc/quantization/gguf/gguf_kernel.cu) causes partial tensor processing. The output tensor is allocated at full size via torch::empty (uninitialized memory), but the dequantize CUDA kernel processes only a truncated number of elements. The unfilled portion of the output tensor retains whatever was previously in GPU memory. In multi-tenant inference deployments, this residual GPU memory may contain tensor data from other users' inference requests, constituting information disclosure.

Root Cause

The to_cuda_ggml_t function pointer type at ggml-common.h:1067 declares its element count parameter as int (32-bit):

using to_cuda_ggml_t = void (*)(const void * __restrict__ x,
                                dst_t * __restrict__ y,
                                int k,              // 32-bit
                                cudaStream_t stream);

All dequantize kernel functions (dequantize_block_cuda, dequantize_row_q2_K_cuda, etc. in dequantize.cuh) inherit this int k parameter and use it as the kernel launch grid size:

static void dequantize_block_cuda(..., const int k, cudaStream_t stream) {
    const int num_blocks = (k + 2*CUDA_DEQUANTIZE_BLOCK_SIZE - 1) / (2*CUDA_DEQUANTIZE_BLOCK_SIZE);
    dequantize_block<<>>(vx, y, k);
}

In ggml_dequantize() at gguf_kernel.cu:85, the caller passes m * n (an int64_t product) to this int k parameter:…

出典: GitHub Security Advisories (Global) NVD GitHub Advisory

自動生成の要約

取得元のデータ (CVSS・CWE・影響バージョンなど) から SecPulse が定型文で組み立てた要約です。AI は使っていません。正確な内容は下の原文と参照URLで確認してください。

vllm という製品で、CVE-2026-53923 という番号がついた弱点 (脆弱性) が見つかりました。
悪い人がインターネット越しに to_cuda_ggml_t のような特定の入り口を狙うことで、製品の中を不正に操作できてしまいます。
機密情報が外部に流出する可能性があります。重要度は CVSS スコア 7.5/10 です。
対策: vllm を 0.24.0 以上に更新してください。
心配なら、システム担当者や製品の公式サイトで「vllm CVE-2026-53923」を検索してください。

CVE-2026-53923 (vllm) — CWE-200 / CVSS v3 7.5
攻撃ベクター: ネットワーク経由 (リモート攻撃可) / 認証不要 / 被害者操作不要
脆弱箇所: to_cuda_ggml_t / int / dequantize_block_cuda / dequantize_row_q2_K_cuda
修正バージョン: 0.24.0 (即時適用推奨)
対応方針: 1) SBOMで影響バージョン横断確認, 2) ステージング検証→本番更新, 3) WAF/プロキシで該当エンドポイントを監視, 4) ログでIOC調査。
参考: 当ページの『参照URL』の GHSA / vendor advisory / patched release を参照。

❓ 何が問題か

vllm に 情報漏洩 (CWE-200) があります。攻撃者は to_cuda_ggml_t を経由して脆弱な処理に到達し、認証なしで悪用できます。

📍 影響範囲

vllm の影響バージョンはベンダーのアドバイザリで確認してください。攻撃箇所: to_cuda_ggml_t / int / dequantize_block_cuda / dequantize_row_q2_K_cuda。

🔥 重要度

重要度: 重要 (CVSS 7.5/10)。機密情報が外部に流出する可能性があります。

🔧 修正方法

0.24.0 に更新してください。

🛡️ 暫定回避

修正版が未提供時は、影響機能の無効化・WAFルール・ネットワークACLでの遮断を検討。

🔍 検知方法

Webサーバ・プロキシ・WAFログで該当CVEのIOCに合致する不審リクエストを検索。SBOM/依存ファイルで影響バージョンを横断確認。

対応アクション

SOC/SREチームが順番に実行すべき具体的なステップとコマンド例

  1. 1
    影響範囲の特定 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。

  2. 2
    パッチ適用 patch 
    Upgrade vllm to 0.24.0

    ステージング環境で 0.24.0 に上げて回帰テスト → 本番反映。回帰テストはアプリの主要ハッピーパスを含めること。

  3. 3
    事後検証 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。

影響パッケージ

pip vllm
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"0.24.0"}]}]

参照URL

当サイトでは、アクセス解析と広告の効果測定のために Cookie を使います。株式会社Game のサイト共通の設定です。 詳しく