vLLM é vulnerável a DoS em modelos de visão Idefics3 via payload de imagem com dimensões ambíguas

A vulnerabilidade CVE-2026-22773 no vLLM afeta servidores que executam modelos multimodais, especificamente aqueles que utilizam a implementação do modelo de visão Idefics3. Um atacante pode causar a falha do servidor enviando uma imagem especialmente criada de 1x1 pixel. Esta imagem, com uma forma de (1, 1, 3) no formato HWC (Altura, Largura, Canal), dispara um erro de desalinhamento de dimensões de tensor no processador de imagens. Este erro não é tratado corretamente, resultando na terminação completa do servidor vLLM. A severidade desta vulnerabilidade é classificada como 6.5 de acordo com o CVSS. O impacto principal é a negação de serviço (DoS), pois o servidor se torna inacessível.

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!')

1. 2026-01-13Disclosure

   disclosure

1. Reservado2026-01-09
2. Publicada2026-01-13
3. Modificada2026-03-27
4. EPSS atualizado2026-03-23

A solução para esta vulnerabilidade é atualizar para a versão 0.12.0 do vLLM ou posterior. Esta versão inclui uma correção que trata corretamente as dimensões dos tensores para imagens de 1x1 pixel, evitando o erro de desalinhamento e a terminação do servidor. Recomenda-se fortemente atualizar para a versão estável mais recente do vLLM para mitigar este risco. Enquanto isso, se não for possível atualizar imediatamente, recomenda-se evitar o processamento de imagens de 1x1 pixel no servidor vLLM, embora isso possa afetar a funcionalidade dos aplicativos que dependem da entrada de imagens.