vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). In versions from 0.6.4 to before 0.12.0, users can crash the vLLM engine serving multimodal models that use the Idefics3 vision model implementation by sending a specially crafted 1x1 pixel image. This causes a tensor dimension mismatch that results in an unhandled runtime error, leading to complete server termination. This issue has been patched in version 0.12.0.
| 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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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 is vulnerable to DoS in Idefics3 vision models via image payload with ambiguous dimensions