Логотип exploitDog
Консоль
Логотип exploitDog

exploitDog

fstec логотип

BDU:2026-10963

Опубликовано: 22 мая 2026
Источник: fstec
CVSS3: 8.6
CVSS2: 7.2
EPSS Низкий

Описание

Уязвимость компонента vllm-metal inference backend плагина для Docker Desktop Docker Model Runner связана с включением функций из недостоверной контролируемой области. Эксплуатация уязвимости может позволить нарушителю выполнить произвольный код

Вендор

Docker Inc.

Наименование ПО

Docker Model Runner

Версия ПО

от 4.62.0 до 4.68.0 (Docker Model Runner)

Тип ПО

Прикладное ПО информационных систем

Операционные системы и аппаратные платформы

-

Уровень опасности уязвимости

Высокий уровень опасности (базовая оценка CVSS 2.0 составляет 7,2)
Высокий уровень опасности (базовая оценка CVSS 3.1 составляет 8,6)

Возможные меры по устранению уязвимости

Использование рекомендаций:
https://docs.docker.com/desktop/release-notes/#4680

Статус уязвимости

Подтверждена производителем

Наличие эксплойта

Данные уточняются

Информация об устранении

Уязвимость устранена

Ссылки на источники

Идентификаторы других систем описаний уязвимостей

EPSS

Процентиль: 13%
0.00224
Низкий

8.6 High

CVSS3

7.2 High

CVSS2

Связанные уязвимости

CVSS3: 8.2
nvd
3 месяца назад

The vllm-metal inference backend in Docker Model Runner on macOS unconditionally sets trust_remote_code=True when loading model tokenizers, and runs without sandboxing. This causes transformers.AutoTokenizer.from_pretrained() to import and execute arbitrary Python files included in any model pulled from an OCI registry, resulting in arbitrary code execution on the Docker host as the Docker Desktop user when inference is triggered. Any container on the Docker network can trigger this by calling the model-runner.docker.internal API to pull a malicious model and request inference.

CVSS3: 8.2
github
3 месяца назад

The vllm-metal inference backend in Docker Model Runner on macOS unconditionally sets trust_remote_code=True when loading model tokenizers, and runs without sandboxing. This causes transformers.AutoTokenizer.from_pretrained() to import and execute arbitrary Python files included in any model pulled from an OCI registry, resulting in arbitrary code execution on the Docker host as the Docker Desktop user when inference is triggered. Any container on the Docker network can trigger this by calling the model-runner.docker.internal API to pull a malicious model and request inference.

EPSS

Процентиль: 13%
0.00224
Низкий

8.6 High

CVSS3

7.2 High

CVSS2