Описание
Уязвимость функции load_from_url_async библиотеки для работы с большими языковыми моделями (LLM) vLLM связана с недостаточной проверкой запросов на стороне сервера. Эксплуатация уязвимости может позволить нарушителю, действующему удаленно, осуществить SSRF-атаку
Вендор
Наименование ПО
Версия ПО
Тип ПО
Операционные системы и аппаратные платформы
Уровень опасности уязвимости
Возможные меры по устранению уязвимости
Статус уязвимости
Наличие эксплойта
Информация об устранении
Идентификаторы других систем описаний уязвимостей
- CVE
EPSS
7.1 High
CVSS3
7.5 High
CVSS2
Связанные уязвимости
vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). The SSRF protection fix for CVE-2026-24779 add in 0.15.1 can be bypassed in the load_from_url_async method due to inconsistent URL parsing behavior between the validation layer and the actual HTTP client. The SSRF fix uses urllib3.util.parse_url() to validate and extract the hostname from user-provided URLs. However, load_from_url_async uses aiohttp for making the actual HTTP requests, and aiohttp internally uses the yarl library for URL parsing. This vulnerability in 0.17.0.
vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). The SSRF protection fix for CVE-2026-24779 add in 0.15.1 can be bypassed in the load_from_url_async method due to inconsistent URL parsing behavior between the validation layer and the actual HTTP client. The SSRF fix uses urllib3.util.parse_url() to validate and extract the hostname from user-provided URLs. However, load_from_url_async uses aiohttp for making the actual HTTP requests, and aiohttp internally uses the yarl library for URL parsing. This vulnerability in 0.17.0.
vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLM ...
EPSS
7.1 High
CVSS3
7.5 High
CVSS2