Логотип exploitDog
Консоль
Логотип exploitDog

exploitDog

fstec логотип

BDU:2026-03422

Опубликовано: 29 апр. 2025
Источник: fstec
CVSS3: 7.3
CVSS2: 7.5
EPSS Низкий

Описание

Уязвимость класса MultiModalHasher библиотеки для работы с большими языковыми моделями (LLM) vLLM связана с неправильной проверкой согласованности во входных данных. Эксплуатация уязвимости может позволить нарушителю, действующему удаленно, раскрыть защищаемую информацию

Вендор

vLLM Project

Наименование ПО

vLLM

Версия ПО

от 0.7.0 до 0.9.0 (vLLM)

Тип ПО

ПО для разработки ИИ

Операционные системы и аппаратные платформы

-

Уровень опасности уязвимости

Высокий уровень опасности (базовая оценка CVSS 2.0 составляет 7,5)
Высокий уровень опасности (базовая оценка CVSS 3.1 составляет 7,3)

Возможные меры по устранению уязвимости

Использование рекомендаций производителя:
https://github.com/vllm-project/vllm/commit/99404f53c72965b41558aceb1bc2380875f5d848

Статус уязвимости

Подтверждена производителем

Наличие эксплойта

Данные уточняются

Информация об устранении

Уязвимость устранена

Идентификаторы других систем описаний уязвимостей

EPSS

Процентиль: 26%
0.00093
Низкий

7.3 High

CVSS3

7.5 High

CVSS2

Связанные уязвимости

CVSS3: 4.2
redhat
10 месяцев назад

vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). In versions starting from 0.7.0 to before 0.9.0, in the file vllm/multimodal/hasher.py, the MultiModalHasher class has a security and data integrity issue in its image hashing method. Currently, it serializes PIL.Image.Image objects using only obj.tobytes(), which returns only the raw pixel data, without including metadata such as the image’s shape (width, height, mode). As a result, two images of different sizes (e.g., 30x100 and 100x30) with the same pixel byte sequence could generate the same hash value. This may lead to hash collisions, incorrect cache hits, and even data leakage or security risks. This issue has been patched in version 0.9.0.

CVSS3: 4.2
nvd
10 месяцев назад

vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). In versions starting from 0.7.0 to before 0.9.0, in the file vllm/multimodal/hasher.py, the MultiModalHasher class has a security and data integrity issue in its image hashing method. Currently, it serializes PIL.Image.Image objects using only obj.tobytes(), which returns only the raw pixel data, without including metadata such as the image’s shape (width, height, mode). As a result, two images of different sizes (e.g., 30x100 and 100x30) with the same pixel byte sequence could generate the same hash value. This may lead to hash collisions, incorrect cache hits, and even data leakage or security risks. This issue has been patched in version 0.9.0.

CVSS3: 4.2
debian
10 месяцев назад

vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLM ...

CVSS3: 4.2
github
10 месяцев назад

vLLM has a Weakness in MultiModalHasher Image Hashing Implementation

EPSS

Процентиль: 26%
0.00093
Низкий

7.3 High

CVSS3

7.5 High

CVSS2