【复现】vLLM远程代码执行误差(CVE-2025-62164)
宣布时间 2025-11-27vLLM是一个大型语言模子(LLM)的推理和服务引擎。vLLM的Completions API端点保存内存损坏误差(CVE-2025-62164),可能导致瓦解(拒绝服务)和潜在的远程代码执行(RCE)。当处置惩罚用户提供的提醒嵌入时,该端点使用torch.load()加载序列化张量,但缺乏足够的验证。由于PyTorch 2.8.0引入的更改,希罕张量完整性检查默认被禁用。因此,恶意制作的张量可以绕过内部界线检查,并在挪用to_dense()时触发越界内存写入。这种内存损坏可能导致vLLM瓦解,并可能使托管vLLM的服务器执行代码。现在,该问题已在0.11.1版本中修复。
影响版本
vLLM 0.10.2 - 0.11.0
误差原理

vLLM Completions API的函数对传入的prompt_embeds参数未做正当性验证,直接使用torch.load()反序列化用户提供的prompt_embeds参数。当vLLM对恶意希罕张量挪用.to_dense()时,PyTorch会解引用攻击者控制的索引数组,若是索引凌驾界线,操作会在分派的缓冲区外写入数据。该误差源于vLLM对用户输入的序列化PyTorch张量输入缺乏充分验证,团结PyTorch 2.8.0默认关闭希罕张量完整性检查的特征。
误差危害
(1)直接影响?
(2)攻击条件?
? 仅需要网络会见Completions API端点。
? 默认情形下该端点不需要身份验证。
? 攻击重漂后低,无需特殊权限。
误差复现
验证情形:
Pytorch 2.8.0
vLLM 0.11.0
Ubuntu 22.04

修复计划
(1)连忙步伐
?
(2)手艺修复?
?
(3)恒久防护?
该误差凸显了AI基础设施清静的主要性,特殊是在处置惩罚用户可控的重大数据结构时需要格外审慎。
[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
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