CVE-2025-62164
Vulnérabilité élevée dans vllm (vllm-project)
Description
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 API endpoint. When processing user-supplied prompt embeddings, the endpoint loads serialized tensors using torch.load() without sufficient validation. Due to a change introduced in PyTorch 2.8.0, sparse tensor integrity checks are disabled by default. As a result, maliciously crafted tensors can bypass internal bounds checks and trigger an out-of-bounds memory write during the call to to_dense(). This memory corruption can crash vLLM and potentially lead to code execution on the server hosting vLLM. This issue has been patched in version 0.11.1.
Gravité et risque d'exploitation
CVE-2025-62164 obtient un score CVSS de 8.8/10, soit une gravité élevée. Selon le modèle EPSS, la probabilité qu'elle soit exploitée dans les 30 prochains jours est de 0.93 %, ce qui la place devant 59.9 % des CVE référencées.
Que faire ?
- Vérifiez si vllm (versions >= 0.10.2, < 0.11.1) 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.