vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). Prior to 0.23.1rc0, ll temperature validation gates use comparison operators (<, >), which silently evaluate to False for NaN and for positive Infinity in Python's IEEE 754 float semantics. Both values pass every guard and propagate to GPU sampling kernels, where they produce undefined behavior or CUDA errors that can crash the inference worker. This vulnerability is fixed in 0.23.1rc0.
| 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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None (N)
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Aucune authentification requise |
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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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Low (L)
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Interruption partielle du service possible |
vLLM: temperature=NaN and temperature=Infinity bypass validation and propagate to GPU kernels