CVE-2026-105754
Beschrijving NL
vLLM is een inferentie- en bedieningsmotor voor grote taalmodellen. Voorafgaand aan 0.30.0 accepteert het /inferentie/v1/genereer eindpunt in het uitgesplitste scale-out-pad door de beller geleverde tensoren in het veld features.kwargs_data, cache-id's in het veld features.mm_hashes, bereiken in het veld features.mm_placeholders en draadgeselecteerde multimodale veldprocessors zonder ze opnieuw te binden aan het actieve modelrenderer-contract. Vervalste rastergeometrie, veldtypen of niet-positieve tijdelijke aanduidingen kunnen de gedeelde EngineCore beëindigen; wanneer een aanvaller de inhoudshash van een slachtoffer kent of kan veroorzaken, kunnen vervalste cache-hashes de encoder-cachestatus van kruisverzoeken vergiftigen of ophalen; en gedaalde spaarzame tijdelijke aanduidingen kunnen de opnieuw afgespeelde transportsemantiek wijzigen. Dit probleem is opgelost in versie 0.30.0.
Origineel (Engels) tonen
vLLM is an inference and serving engine for large language models. Prior to 0.30.0, the /inference/v1/generate endpoint in the disaggregated scale-out path accepts caller-supplied tensors in the features.kwargs_data field, cache identifiers in the features.mm_hashes field, ranges in the features.mm_placeholders field, and wire-selected multimodal field processors without rebinding them to the active model renderer contract. Forged grid geometry, field types, or non-positive placeholder lengths can terminate the shared EngineCore; when an attacker knows or can induce a victim's content hash, forged cache hashes can poison or retrieve cross-request encoder-cache state; and dropped sparse placeholder masks can alter replayed transport semantics. This issue is fixed in version 0.30.0.