CVE-2026-34760
Vulnérabilité moyenne dans vllm (vllm-project)
Description
vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). From version 0.5.5 to before version 0.18.0, Librosa defaults to using numpy.mean for mono downmixing (to_mono), while the international standard ITU-R BS.775-4 specifies a weighted downmixing algorithm. This discrepancy results in inconsistency between audio heard by humans (e.g., through headphones/regular speakers) and audio processed by AI models (Which infra via Librosa, such as vllm, transformer). This issue has been patched in version 0.18.0.
Gravité et risque d'exploitation
CVE-2026-34760 obtient un score CVSS de 5.9/10, soit une gravité moyenne. Selon le modèle EPSS, la probabilité qu'elle soit exploitée dans les 30 prochains jours est de 0.48 %, ce qui la place devant 39.7 % des CVE référencées.
Que faire ?
- Vérifiez si vllm (versions >= 0.5.5, < 0.18.0) 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.