【复现】vLLM远程代码执行缝隙(CVE-2025-62164)
颁布功夫 2025-11-27vLLM是一个大型说话模型(LLM)的推理和服务引擎。vLLM的Completions API端点存在内存败坏缝隙(CVE-2025-62164),可能导致崩溃(回绝服务)和潜在的远程代码执行(RCE)。当处置用户提供的提醒嵌入时,该端点使用torch.load()加载序列化张量,但不足足够的验证。由于PyTorch 2.8.0引入的更改,稀少张量齐全性查抄默认被禁用。因而,恶意造作的张量能够绕过内部天堑查抄,并在挪用to_dense()时触发越界内存写入。这种内存败坏可能导致vLLM崩溃,并可能使托管vLLM的服务器执行代码。目前,该问题已在0.11.1版本中建复。
影响版本
vLLM 0.10.2 - 0.11.0
缝隙道理

vLLM Completions API的函数对传入的prompt_embeds参数未做合法性验证,直接使用torch.load()反序列化用户提供的prompt_embeds参数。当vLLM对恶意稀少张量挪用.to_dense()时,PyTorch会解引用攻击者节造的索引数组,若是索引超出天堑,操作会在分配的缓冲区表写入数据。该缝隙源于vLLM对用户输入的序列化PyTorch张量输入不足充分验证,结合PyTorch 2.8.0默认关关稀少张量齐全性查抄的个性。
缝隙风险
(1)直接影响?
(2)攻击前提?
? 仅必要网络接见Completions API端点。
? 默认情况下该端点不必要身份验证。
? 攻击复杂度低,无需特殊权限。
缝隙复现
验证环境:
Pytorch 2.8.0
vLLM 0.11.0
Ubuntu 22.04

建复规划
(1)立即措施
?
(2)技术建复?
?
(3)持久防护?
该缝隙凸显了AI基础设施安全的沉要性,出格是在处置用户可控的复杂数据结构时必要格表审慎。
[1]https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2025-62164
[2]https://zeropath.com/blog/cve-2025-62164-vllm-memory-corruption-summary
[3]https://github.com/vllm-project/vllm/security/advisories/GHSA-mrw7-hf4f-83pf
[4]https://github.com/vllm-project/vllm/commit/58fab50d82838d5014f4a14d991fdb9352c9c84b
宝运莱官方网站积极防御尝试室(ADLab)
ADLab成立于1999年,是中国安全行业最早成立的攻防技术钻研尝试室之一,微软MAPP打算主题成员,“黑雀攻击”概想首推者。截至目前,ADLab已通过 CNVD/CNNVD/NVDB/CVE累计颁布安全缝隙6500余个,持续维持国际网络安全领域一流水准。尝试室钻研方向涵盖基础安全钻延注数据安全钻延注5G安全钻延注AI+安全钻延注卫星安全钻延注运营商基础设施安全钻延注移动安全钻延注物联网安全钻延注车联网安全钻延注工控安全钻延注信创安全钻延注云安全钻延注无线安全钻延注高级威胁钻延注攻防匹敌技术钻研。钻研成就利用于产品主题技术钻延注国度沉点科技项目攻关、专业安全服务等。



京公网安备11010802024551号