CVE-2025-46722
Vulnérabilité moyenne dans vllm (vllm-project)
Description
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.
Gravité et risque d'exploitation
CVE-2025-46722 obtient un score CVSS de 4.2/10, soit une gravité moyenne. Selon le modèle EPSS, la probabilité qu'elle soit exploitée dans les 30 prochains jours est de 0.32 %, ce qui la place devant 23.9 % des CVE référencées.
Que faire ?
- Vérifiez si vllm (versions >= 0.7.0, < 0.9.0) est présent sur votre parc.
- Appliquez le correctif ou la version corrigée indiqués dans les références de l'éditeur.
- À défaut de correctif, limitez l'exposition (filtrage réseau, désactivation du composant).
- Automatisez la détection : les agents CVE Heimdall (gratuits, open source) corrèlent l'inventaire de vos serveurs avec la base CVE.