vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). From version 0.5.5 to before 0.11.1, users can crash the vLLM engine serving multimodal models by passing multimodal embedding inputs with correct ndim but incorrect shape (e.g. hidden dimension is wrong), regardless of whether the model is intended to support such inputs (as defined in the Supported Models page). This issue has been patched in version 0.11.1.
| 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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Low (L)
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Peu de conditions requises pour exploiter |
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PR (Privilèges Requis)
Privileges Required
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Low (L)
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Authentifié avec compte utilisateur basique |
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UI (Interaction Utilisateur)
User Interaction
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None (N)
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Aucune interaction utilisateur nécessaire |
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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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None (N)
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Aucune divulgation d'informations |
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I (Impact Intégrité)
Integrity Impact
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None (N)
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Aucune modification de 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 vulnerable to DoS with incorrect shape of multimodal embedding inputs