MEDIUM🇬🇧 English

CVE-2025-46722

CVSS 4.2v3.1pub. 2025-05-29upd. 2025-06-24

vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). In versions starting from 0.7.0 to before 0.9.0, in the file vllm/multimodal/hasher.py, the MultiModalHasher class has a security and data integrity issue in its image hashing method. Currently, it serializes PIL.Image.Image objects using only obj.tobytes(), which returns only the raw pixel data, without including metadata such as the image’s shape (width, height, mode). As a result, two images of different sizes (e.g., 30x100 and 100x30) with the same pixel byte sequence could generate the same hash value. This may lead to hash collisions, incorrect cache hits, and even data leakage or security risks. This issue has been patched in version 0.9.0.

oryginał EN
CVSS Vector
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:L/I:N/A:L
  • Vllm

    APP
    Vllm
    0.7.0 – 0.9.0 (bez)
🔵
ZWERYFIKUJ U PRODUCENTA
Brak jednoznacznych danych o patchu. Sprawdź referencje od producenta.
CWE
Referencje

Powiązane podatności

CVE-2026-48746CRITICAL9.1PL ✓ten sam produkt

Pominięcie uwierzytelnienia w vLLM — bypass klucza API OpenAI

CVE-2026-22778CRITICAL9.8PL ✓ten sam produkt

vLLM: wyciek adresu sterty umożliwiający RCE przez endpoint multimodalny

CVE-2025-47277CRITICAL9.8PL ✓ten sam produkt

vLLM: niezamierzone nasłuchiwanie TCPStore na wszystkich interfejsach sieciowych

CVE-2025-32444CRITICAL10.0PL ✓ten sam produkt

RCE w vLLM poprzez deserializację pickle na niezabezpieczonych gniazdach ZeroMQ

CVE-2024-11041CRITICAL9.8PL ✓ten sam produkt

RCE przez niebezpieczną deserializację w vllm MessageQueue.dequeue()