プラットフォーム
python
コンポーネント
vllm
修正版
0.6.5
0.12.0
CVE-2026-22773 describes a denial-of-service vulnerability within vLLM, an inference and serving engine for large language models. An attacker can trigger a server crash by sending a specially crafted 1x1 pixel image while the server is serving multimodal models utilizing the Idefics3 vision model implementation. This vulnerability impacts versions of vLLM up to and including 0.9.2, and a fix is available in version 0.12.0.
CVE-2026-22773は、vLLMにおいて、特にIdefics3ビジョンモデルの実装を利用するマルチモーダルモデルを実行しているサーバーに影響を与えます。攻撃者は、特別に作成された1x1ピクセルの画像を送信することで、サーバーをクラッシュさせることができます。この画像は、HWC（高さ、幅、チャンネル）形式で（1、1、3）の形状を持ち、画像プロセッサでテンソル次元不一致エラーを引き起こします。このエラーは正しく処理されないため、vLLMサーバー全体が停止します。この脆弱性の深刻度は、CVSSスコア6.5で評価されています。主な影響は、サービス拒否（DoS）であり、サーバーがアクセス不能になります。
この脆弱性の悪用には、vLLMサーバーへのアクセスと、画像処理リクエストを送信できる必要があります。攻撃者は、APIまたはユーザーインターフェイスを介して悪意のある1x1ピクセルの画像を送信する可能性があります。悪用の容易さは比較的高いです。なぜなら、1x1ピクセルの画像を作成するのは簡単だからです。影響は大きく、サーバーの停止により重要なサービスが中断される可能性があります。この脆弱性に対する公開されているエクスプロイトは現在不明ですが、悪用の容易さから、将来発見され利用される可能性があります。
Organizations and developers deploying vLLM for LLM inference and serving, particularly those utilizing multimodal models with the Idefics3 vision model, are at risk. Services that rely on vLLM for real-time inference or critical applications are especially vulnerable to the disruption caused by a denial-of-service attack.
• python / server: Monitor vLLM server logs for errors related to tensor dimension mismatches or runtime exceptions during image processing.
# Example: Check for specific error messages in the logs
import re
with open('vllm.log', 'r') as f:
for line in f:
if re.search(r'tensor dimension mismatch', line):
print('Potential CVE-2026-22773 exploit attempt detected!')disclosure
エクスプロイト状況
EPSS
0.02% (5% パーセンタイル)
CISA SSVC
CVSS ベクトル
この脆弱性の解決策は、vLLMをバージョン0.12.0以降にアップグレードすることです。このバージョンには、1x1ピクセルの画像のテンソル次元を正しく処理する修正が含まれており、次元不一致エラーとサーバーの停止を防ぎます。このリスクを軽減するために、最新の安定版vLLMにアップグレードすることを強くお勧めします。直ちにアップグレードできない場合は、画像入力に依存するアプリケーションの機能に影響を与える可能性があるため、vLLMサーバーで1x1ピクセルの画像の処理を避けることをお勧めします。
Actualice la biblioteca vLLM a la versión 0.12.0 o superior. Esto solucionará la vulnerabilidad de denegación de servicio causada por el envío de imágenes con dimensiones ambiguas a modelos Idefics3. La actualización se puede realizar utilizando el gestor de paquetes de Python, pip.
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vLLMは、大規模言語モデル（LLM）のための高速推論ライブラリです。
バージョン0.12.0以降にアップデートすることで、脆弱性が修正され、サーバーのクラッシュが防止されます。
はい、1x1ピクセルの画像の処理を避けることでできますが、機能に影響を与える可能性があります。
現在、公開されているエクスプロイトはありません。
CVSS 6.5は、中程度の深刻度の脆弱性を示します。
requirements.txt ファイルをアップロードすると、影響の有無を即座にお知らせします。