vLLM 是一个用于大型语言模型的推理与服务引擎。在 0.32.0 版本之前,phi4mm_audio.py 和 phi4mm_utils.py 中的 Phi-4 多模态音频编码器默认采用急切(eager)注意力机制,这使得远程客户端能够提交一个合法的长音频片段,从而触发 MultiHeadedAttention.forward_attention 方法在 self.attn 中实例化并保留完整的注意力矩阵。而缩放点积注意力分支并不会实例化这些矩阵。由此产生的二次方级 GPU 内存占用可能导致内存不足(out-of
尽管我们使用了先进的大模型技术,但其输出仍可能包含不准确或过时的信息。神龙努力确保数据的准确性,但请您根据实际情况进行核实和判断。
| 厂商 | 产品 | 影响版本 | CPE | 订阅 |
|---|---|---|---|---|
| vllm-project | vllm | < 0.32.0 | - |
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| # | POC 描述 | 源链接 | 神龙链接 |
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未找到公开 POC。
登录以生成 AI POC| CVE-2026-115915 | 8.1 HIGH | vLLM 未验证 EPS 输入导致拒绝服务或远程代码执行漏洞。 |
| CVE-2026-115912 | 7.5 HIGH | vLLM 多模态共享内存伪造致远程代码执行漏洞 |
| CVE-2026-115911 | 6.5 MEDIUM | vLLM 无限渲染导致拒绝服务漏洞 |
| CVE-2026-115916 | 6.5 MEDIUM | vLLM 越界词 ID 绕过验证致 CUDA 断言崩溃漏洞 |
| CVE-2026-115914 | 6.5 MEDIUM | vLLM DeepSeek-OCR 图像处理拒绝服务漏洞 |
| CVE-2026-115918 | 6.5 MEDIUM | vLLM 响应 API 绕过信任聊天模板验证漏洞 |
| CVE-2026-115917 | 3.4 LOW | vLLM 默认跨域资源共享配置不当漏洞 |