CVE-2025-48943

mediumPriorität · verfolgen · 0EPSS 0.005 · 43. PerzentilEURUUS
grimoire priorityP3 · Track
Exploitable?
—
no known exploitation
Likely / severe?
0.51% (43rd) EPSS
CVSS 6.5 · medium
Is it mine?
4 products
Prüfe deine Angriffsfläche
Who says so?
5 sources
cnnvd · enisa_euvd · fstec_bdu · osv

EPSS · bewertet 2026-10-27

vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). Version 0.8.0 up to but excluding 0.9.0 have a Denial of Service (ReDoS) that causes the vLLM server to crash if an invalid regex was provided while using structured output. This vulnerability is similar to GHSA-6qc9-v4r8-22xg/CVE-2025-48942, but for regex instead of a JSON schema. Version 0.9.0 fixes the issue.

01

cvss

Technischer Schweregrad, 0–10. Eine Zeile je Quelle.

6.5
010

Basiswert 0–10 · höher = schwerwiegender · Vektor überfahren zum Auflösen

v3.16.5mediumAV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:Hsecondary · FSTEC (BDU) RU
v3.16.5mediumCVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:Hsecondary · ENISA EU
v3.16.5mediumCVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:Hsecondary · security-advisories@github.comAusnutzbarkeit 2.8 · Auswirkung 3.6
v3.16.5mediumCVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:Hsecondary · OSV
v3.16mediumCVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H/E:Usecondary · CVSS-BT (t0sche)
02

SSVC

Eine Handlungsentscheidung — aus Ausnutzung und Auswirkung.

Trackcoordinatorcisa_ssvcUS
03

schwächen

Die CWE-Schwächeklassen, zu denen dies gehört.

04

betroffene Produkte (4)

Betroffene Produkte und Versionsbereiche.

05

Advisories (2)

Hersteller- und Ökosystem-Meldungen dazu.

  • GHSA-9hcf-v7m4-6m2jvLLM allows clients to crash the openai server with invalid regex2025-05-28ghsa · osvUS

    ### Impact A denial of service bug caused the vLLM server to crash if an invalid regex was provided while using structured output. This vulnerability is similar to [GHSA-6qc9-v4r8-22xg](https://github.com/vllm-project/vllm/security/advisories/GHSA-6qc9-v4r8-22xg), but for regex instead of a JSON schema. Issue with more details: https://github.com/vllm-project/vllm/issues/17313 ### Patches * https://github.com/vllm-project/vllm/pull/17623

  • PYSEC-2025-552025-05-30vendor · osvUS

    vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). Version 0.8.0 up to but excluding 0.9.0 have a Denial of Service (ReDoS) that causes the vLLM server to crash if an invalid regex was provided while using structured output. This vulnerability is similar to GHSA-6qc9-v4r8-22xg/CVE-2025-48942, but for regex instead of a JSON schema. Version 0.9.0 fixes the issue.

06

auch bekannt als (7)

Weitere Namen und Kennungen dieser Entität.

07

quellen

Welche Quellen diesen Datensatz belegen und wann.

veröffentlicht 2025-05-30geändert 2026-06-17
08

Referenzen (14)

Externe Belege — Patches, Meldungen, Analysen.

scry

Angreifer nutzen Schwachstellen wie diese gegen im Internet exponierte Dienste aus. Sehen Sie mit einem kostenlosen Passiv-Scan, was exponiert ist.

Kostenloser Scan