Логотип exploitDog
Консоль
Логотип exploitDog

exploitDog

fstec логотип

BDU:2026-03424

Опубликовано: 29 апр. 2025
Источник: fstec
CVSS3: 7.5
CVSS2: 7.8
EPSS Низкий

Описание

Уязвимость функции input_processor_for_phi4mm() 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 с помощью специально созданных входных данных

Вендор

vLLM Project

Наименование ПО

vLLM

Версия ПО

от 0.8.0 до 0.8.5 (vLLM)

Тип ПО

ПО для разработки ИИ

Операционные системы и аппаратные платформы

-

Уровень опасности уязвимости

Высокий уровень опасности (базовая оценка CVSS 2.0 составляет 7,8)
Высокий уровень опасности (базовая оценка CVSS 3.1 составляет 7,5)

Возможные меры по устранению уязвимости

Использование рекомендаций производителя:
https://github.com/vllm-project/vllm/security/advisories/GHSA-vc6m-hm49-g9qg

Статус уязвимости

Подтверждена производителем

Наличие эксплойта

Существует в открытом доступе

Информация об устранении

Уязвимость устранена

Идентификаторы других систем описаний уязвимостей

EPSS

Процентиль: 69%
0.00574
Низкий

7.5 High

CVSS3

7.8 High

CVSS2

Связанные уязвимости

CVSS3: 6.5
redhat
11 месяцев назад

vLLM is a high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs. Versions starting from 0.8.0 and prior to 0.8.5 are affected by a critical performance vulnerability in the input preprocessing logic of the multimodal tokenizer. The code dynamically replaces placeholder tokens (e.g., <|audio_|>, <|image_|>) with repeated tokens based on precomputed lengths. Due to ​​inefficient list concatenation operations​​, the algorithm exhibits ​​quadratic time complexity (O(n²))​​, allowing malicious actors to trigger resource exhaustion via specially crafted inputs. This issue has been patched in version 0.8.5.

CVSS3: 6.5
nvd
11 месяцев назад

vLLM is a high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs. Versions starting from 0.8.0 and prior to 0.8.5 are affected by a critical performance vulnerability in the input preprocessing logic of the multimodal tokenizer. The code dynamically replaces placeholder tokens (e.g., <|audio_|>, <|image_|>) with repeated tokens based on precomputed lengths. Due to ​​inefficient list concatenation operations​​, the algorithm exhibits ​​quadratic time complexity (O(n²))​​, allowing malicious actors to trigger resource exhaustion via specially crafted inputs. This issue has been patched in version 0.8.5.

CVSS3: 6.5
debian
11 месяцев назад

vLLM is a high-throughput and memory-efficient inference and serving e ...

CVSS3: 6.5
github
11 месяцев назад

phi4mm: Quadratic Time Complexity in Input Token Processing​ leads to denial of service

EPSS

Процентиль: 69%
0.00574
Низкий

7.5 High

CVSS3

7.8 High

CVSS2