CVE-2026-69147— vLLM PyNvVideoCodec 显存预留绕过漏洞
一分钟漏洞结论
影响对象
vllm-project vllm
利用判断
尚无明确在野利用证据，仍需结合暴露面评估
建议动作
优先检查厂商安全公告和参考链接中的修复版本；无法立即升级时，限制受影响服务暴露并加强监测。
vLLM 是一个用于大型语言模型（LLM）的推理和服务引擎。在 0.28.0 版本之前，Chat Completions 和 Responses 的请求体可以将 设置为 ，即使启动配置选择了软件解码器， 也会将该选择转发给 。引擎的 逻辑仅根据静态配置来预留解码器内存，因此由请求选择的 后端可能会创建 CUDA 上下文、解码器表面（surfaces）以及解码帧的内存分配，而这些并未从引擎的 KV 缓存预算中扣除。能够向安装了 PyNvVideoCodec 的视频支持型 GPU 部署提交视频请求的攻击者，可以耗尽共享
可能的 ATT&CK 技术 1 AI
T1499 · Endpoint Denial of Service影响版本矩阵 1
| 厂商 | 产品 | 版本范围 | 状态 |
|---|---|---|---|
| vllm-project | vllm | < 0.28.0 |
affected |
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一、 漏洞 CVE-2026-69147 基础信息
漏洞信息
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Vulnerability Title
vLLM: Request-selected PyNvVideoCodec GPU decode bypasses static VRAM reservation
来源: CVE Program / CVE List V5
Vulnerability Description
vLLM is an inference and serving engine for large language models. Prior to 0.28.0, request bodies for Chat Completions and Responses can set media_io_kwargs.video.video_backend to pynvvideocodec, and MediaConnector.fetch_video forwards that choice to VideoMediaIO even when startup configuration selected a software decoder. The engine's _reserve_mm_ipc_gpu_memory logic budgets decoder memory only from static configuration, so the request-selected VIDEO_LOADER_REGISTRY backend can create a CUDA context, decoder surfaces, and decoded-frame allocations that were not removed from the engine's KV-cache budget. An attacker able to submit video requests to a video-capable GPU deployment with PyNvVideoCodec installed can exhaust shared GPU memory, causing request failures, worker crashes, or denial of service. The first release containing the fix is version 0.28.0.
来源: CVE Program / CVE List V5
CVSS Information
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H
来源: CVE Program / CVE List V5
Vulnerability Type
未加控制的资源消耗(资源穷尽)
来源: CVE Program / CVE List V5
受影响产品
| 厂商 | 产品 | 影响版本 | CPE | 订阅 |
|---|---|---|---|---|
| vllm-project | vllm | < 0.28.0 | - |
|
二、漏洞 CVE-2026-69147 的公开POC
| # | POC 描述 | 源链接 | 神龙链接 |
|---|
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CVE-2026-69147 补丁与修复 (3)
CVE-2026-69147 其他参考 (1)
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