Логотип exploitDog
Консоль
Логотип exploitDog

exploitDog

fstec логотип

BDU:2026-03207

Опубликовано: 21 мая 2025
Источник: fstec
CVSS3: 6.5
CVSS2: 6.8
EPSS Низкий

Описание

Уязвимость сценария pythonic_tool_parser.py библиотеки для работы с большими языковыми моделями (LLM) vLLM связана с использованием регулярного выражения с неэффективной вычислительной сложностью. Эксплуатация уязвимости может позволить нарушителю, действующему удаленно, вызвать отказ в обслуживании

Вендор

vLLM Project

Наименование ПО

vLLM

Версия ПО

от 0.6.4 до 0.9.0 (vLLM)

Тип ПО

ПО для разработки ИИ

Операционные системы и аппаратные платформы

-

Уровень опасности уязвимости

Средний уровень опасности (базовая оценка CVSS 2.0 составляет 6,8)
Средний уровень опасности (базовая оценка CVSS 3.1 составляет 6,5)

Возможные меры по устранению уязвимости

Использование рекомендаций производителя:
https://github.com/vllm-project/vllm/commit/4fc1bf813ad80172c1db31264beaef7d93fe0601

Статус уязвимости

Подтверждена производителем

Наличие эксплойта

Существует в открытом доступе

Информация об устранении

Уязвимость устранена

Идентификаторы других систем описаний уязвимостей

EPSS

Процентиль: 57%
0.00345
Низкий

6.5 Medium

CVSS3

6.8 Medium

CVSS2

Связанные уязвимости

CVSS3: 6.5
redhat
11 месяцев назад

vLLM, an inference and serving engine for large language models (LLMs), has a Regular Expression Denial of Service (ReDoS) vulnerability in the file `vllm/entrypoints/openai/tool_parsers/pythonic_tool_parser.py` of versions 0.6.4 up to but excluding 0.9.0. The root cause is the use of a highly complex and nested regular expression for tool call detection, which can be exploited by an attacker to cause severe performance degradation or make the service unavailable. The pattern contains multiple nested quantifiers, optional groups, and inner repetitions which make it vulnerable to catastrophic backtracking. Version 0.9.0 contains a patch for the issue.

CVSS3: 6.5
nvd
11 месяцев назад

vLLM, an inference and serving engine for large language models (LLMs), has a Regular Expression Denial of Service (ReDoS) vulnerability in the file `vllm/entrypoints/openai/tool_parsers/pythonic_tool_parser.py` of versions 0.6.4 up to but excluding 0.9.0. The root cause is the use of a highly complex and nested regular expression for tool call detection, which can be exploited by an attacker to cause severe performance degradation or make the service unavailable. The pattern contains multiple nested quantifiers, optional groups, and inner repetitions which make it vulnerable to catastrophic backtracking. Version 0.9.0 contains a patch for the issue.

CVSS3: 6.5
debian
11 месяцев назад

vLLM, an inference and serving engine for large language models (LLMs) ...

CVSS3: 6.5
github
11 месяцев назад

vLLM has a Regular Expression Denial of Service (ReDoS, Exponential Complexity) Vulnerability in `pythonic_tool_parser.py`

EPSS

Процентиль: 57%
0.00345
Низкий

6.5 Medium

CVSS3

6.8 Medium

CVSS2