vLLM is an inference and serving engine for large language models. Prior to 0.30.0, structured-output request failures can escape request-scoped validation and reach the EngineCore fatal-error path. A per-request backend mismatch can re-raise a grammar compilation exception, padding produced by the ngram_gpu speculative-decoding mode can pass a negative token to guidance validation, and the Rust frontend can admit empty structured-output values that the Python frontend rejects, allowing ordinary constrained-generation requests to terminate the shared engine.
This issue is fixed in version 0.30.0.
Характеристики атаки
Способ атаки
По сети
Атака возможна удалённо
Сложность
Низкая
Легко эксплуатировать
Нужны права
Низкие
Нужны базовые права
Участие пользователя
Не требуется
Не нужно действие пользователя
Последствия
Конфиденциальность
Нет
Нет утечки данных
Целостность
Нет
Нет модификации данных
Доступность
Высокое
Полный отказ в обслуживании
Строка CVSS v3.1
Тип уязвимости (CWE)
Уязвимые продукты
vllm-project:vllm
Ссылки 4
https://github.com/vllm-project/vllm/security/advisories/GHSA-85xf-c7hm-whqw
https://github.com/vllm-project/vllm/security/advisories/GHSA-85xf-c7hm-whqw
https://github.com/vllm-project/vllm/pull/51450
https://github.com/vllm-project/vllm/pull/51450
https://github.com/vllm-project/vllm/commit/c55e15a44ec4127832d4a86928a356fdd9e…
https://github.com/vllm-project/vllm/commit/c55e15a44ec4127832d4a86928a356fdd9e68dbd
https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.30.0
https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.30.0