CVE-2026-115913
mediumPriorität · verfolgen · 0EPSS 0.003 · 23. PerzentilDEUSEPSS · bewertet 2026-10-28
vLLM is an inference and serving engine for large language models. Prior to 0.32.0, the Phi-4 multimodal audio encoder in phi4mm_audio.py and phi4mm_utils.py uses eager attention by default, allowing a remote client to submit one legal long audio clip that causes MultiHeadedAttention.forward_attention to materialize and retain full attention matrices in self.attn. The scaled dot-product attention branch does not materialize these matrices. The resulting quadratic GPU-memory use can cause an out-of-memory condition and terminate EngineCore for all users. This issue is fixed in version 0.32.0.
cvss
Technischer Schweregrad, 0–10. Eine Zeile je Quelle.
Basiswert 0–10 · höher = schwerwiegender · Vektor überfahren zum Auflösen
schwächen
Die CWE-Schwächeklassen, zu denen dies gehört.
betroffene Produkte (2)
Betroffene Produkte und Versionsbereiche.
Advisories (1)
Hersteller- und Ökosystem-Meldungen dazu.
- WID-SEC-W-2026-4051vllm: Mehrere SchwachstellenDeutsch2026-10-19csaf · cert_bundDE
Ein Angreifer kann mehrere Schwachstellen in vllm ausnutzen, um beliebigen Programmcode auszuführen, um einen Denial of Service Angriff durchzuführen, um Informationen offenzulegen und um Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen.
quellen
Welche Quellen diesen Datensatz belegen und wann.
Referenzen (4) nvd
Externe Belege — Patches, Meldungen, Analysen.
- https://github.com/vllm-project/vllm/commit/3d52578e13454de0bb8352cac988347cdcc89928Patch
- https://github.com/vllm-project/vllm/pull/60614Patch
- https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.32.0Release Notes
- https://github.com/vllm-project/vllm/security/advisories/GHSA-8397-8qf6-f2gmExploitPatchVendor Advisory
Angreifer nutzen Schwachstellen wie diese gegen im Internet exponierte Dienste aus. Sehen Sie mit einem kostenlosen Passiv-Scan, was exponiert ist.
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