vLLM is a library for LLM inference and serving. vllm/model_executor/weight_utils.py implements hf_model_weights_iterator to load the model checkpoint, which is downloaded from huggingface. It uses the torch.load function and the weights_only parameter defaults to False. When torch.load loads malicious pickle data, it will execute arbitrary code during unpickling. This vulnerability is fixed in v0.7.0.
| Métrique | Valeur | Interprétation |
|---|---|---|
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AV (Vecteur d'Attaque)
Attack Vector
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Network (N)
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Exploit possible à distance via réseau (HTTP, API, etc.) |
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AC (Complexité d'Attaque)
Attack Complexity
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High (H)
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Conditions spécifiques doivent être réunies pour exploiter |
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PR (Privilèges Requis)
Privileges Required
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None (N)
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Aucune authentification requise |
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UI (Interaction Utilisateur)
User Interaction
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Required (R)
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Nécessite une action utilisateur (clic lien, ouverture fichier, etc.) |
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S (Périmètre)
Scope
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Unchanged (U)
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Impact reste dans le périmètre du composant compromis |
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C (Impact Confidentialité)
Confidentiality Impact
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High (H)
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Divulgation totale d'informations |
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I (Impact Intégrité)
Integrity Impact
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High (H)
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Modification totale des données possible |
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A (Impact Disponibilité)
Availability Impact
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High (H)
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Interruption totale du service possible |
vLLM allows a malicious model RCE by torch.load in hf_model_weights_iterator