Summary
Ein entfernter, authentisierter Angreifer kann eine Schwachstelle in vllm und PyTorch ausnutzen, um einen Denial-of-Service-Zustand zu verursachen oder möglicherweise eine Remote-Codeausführung zu erreichen.
Product
Open Source vLLM ist eine Open-Source-Bibliothek für schnelle und effiziente Inferenz von Large Language Models (LLMs).
PyTorch ist eine Tensor-Bibliothek für Deep Learning mit GPUs und CPUs.
Vulnerabilities 1
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High 8.8
VLLM deserialization vulnerability leading to DoS and potential RCE
vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). From versions 0.10.2 to before 0.11.1, a memory corruption vulnerability could lead to a crash (denial-of-service) and potentially remote code execution (RCE), exists in the Completions…
Revision history
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#5
Neue Updates von Red Hat aufgenommen
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#4
Neue Updates von Red Hat aufgenommen
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#3
Neue Updates von Red Hat aufgenommen
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#2
Neue Updates von Red Hat aufgenommen
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#1
Initiale Fassung
References
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Github Security Advisory vom 2025-11-23
https://github.com/vllm-project/vllm/security/advisories/GHSA-mrw7-hf4f-83pf
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National Vulnerability Database vom 2025-11-23
https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2025-62164
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Red Hat Security Advisory RHSA-2025:23449 vom 2025-12-17
https://access.redhat.com/errata/RHSA-2025:23449
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Red Hat Security Advisory RHSA-2026:3462 vom 2026-02-27
https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:3462
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Red Hat Security Advisory RHSA-2026:3461 vom 2026-02-27
https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:3461
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Red Hat Security Advisory RHSA-2026:3713 vom 2026-03-04
https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:3713
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Red Hat Security Advisory RHSA-2026:19712 vom 2026-05-21
https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:19712