Anmelden
Deutsch English Español Polski
Mittel

vLLM: Unauthenticated audio decompression-bomb DoS in /v1/chat/completions

  • Veröffentlicht: 16.09.2026
  • Aktualisiert: 11.10.2026 15:18

Summary

The audio decode-duration guard (max_duration_s, env VLLM_MAX_AUDIO_DECODE_DURATION_S, default 600s) that protects against audio decompression-bomb DoS is wired into only the speech-to-text path (/v1/audio/transcriptions). The chat audio path (/v1/chat/completions, input_audio content parts) calls the same decoder with no limit, so an unauthenticated client can submit a few-KB compressed audio file that expands to multiple GB of float32 PCM at decode time, OOM-killing the worker. This is a distinct sibling of CVE-2026-5497 (video frame-count bomb, VideoMediaIO.load_base64) and GHSA-pq5c-rjhq-qp7p (image) in the same media subsystem.

Verified against main at HEAD d78650c (2026-06-16); applicable to the latest release v0.23.0.

Details

The guard rejects long audio during decode (before allocation), implemented in vllm/multimodal/media/audio.py:

  • load_audio_pyav — metadata reject (~82-98) and live sample-count reject (~129-136)
  • load_audio_soundfile — frames reject (~165-174)

All are gated on if max_duration_s is not None.

It is passed in exactly one place — the transcription serving layer:

python
# .../speech_to_text/base/serving.py:~170-174
load_audio(buf, sr=..., max_duration_s=self.max_audio_decode_duration_s)
#   self.max_audio_decode_duration_s = envs.VLLM_MAX_AUDIO_DECODE_DURATION_S  (default 600)

The chat path never threads it:

python
# vllm/multimodal/media/audio.py:237-238
def load_bytes(self, data: bytes) -> tuple[npt.NDArray, float]:
    return load_audio(BytesIO(data), sr=None)   # no max_duration_s -> every guard above is skipped

Unauthenticated reachability chain (chat): parse_input_audio (chat_utils.py) -> parse_audio -> connector.fetch_audio -> AudioMediaIO._load_data_url -> load_base64 -> load_bytes -> load_audio(..., sr=None). The connector never passes max_duration_s, and inline data: URLs need no HTTP fetch (so VLLM_AUDIO_FETCH_TIMEOUT does not bound them). The OpenAI-compatible server has no auth by default (auth only when --api-key / VLLM_API_KEY is set).

Impact

Unauthenticated remote denial of service (availability) via memory amplification on a default-no-auth endpoint, on any deployment serving an audio-capable model. Same class and impact as the sibling CVE-2026-5497 (video). CWE-770 / CWE-409.

Fix

A fix was introduced in this MR: https://github.com/vllm-project/vllm/pull/45908

Betroffene Software

Klicken Sie auf eine Technologie, um alle zugehörigen Schwachstellen anzuzeigen.

PlattformPaketAnfällige VersionenBehoben in
Python (PyPI) vllm < 0.24.0 0.24.0

Verweise

CVSS-Wert 6.5/10
CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H
Schwäche (CWE)
CWE-770
Plattform
Python (PyPI)
Paket
vllm
Veröffentlicht
16.09.2026
Aktualisiert
11.10.2026 15:18

Quellen und Lizenzen

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-4179 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-hcwq-8wjf-3gcr - CC BY 4.0

Schwachstellenhistorie: vllm

Alle veröffentlichten Schwachstellen dieses Pakets (Python (PyPI)), neueste zuerst. Zeigt, ob es ein einmaliger Ausrutscher ist oder ein Paket, das man im Auge behalten muss.

Alle (94) im Archiv
Einträge insgesamt
94
Erste → letzte
09.2024 10.2026
Ohne Fix
5
In Angriffen ausgenutzt
0

Verteilung nach Schweregrad

  • Kritisch 9
  • Hoch 23
  • Mittel 47
  • Niedrig 4
  • Nicht bewertet 11

Veröffentlichungen pro Jahr

Schweregrad:
  1. A flaw has been found in vllm-project vLLM up to 0.26.0. This vulnerability affects unknown code of the file rust/src/parser/src/unified/gemma4.rs of the component Gemma4UnifiedParser. Executing a man
    Hoch · 7.5 CVE-2026-103241 < 0.27.0 0.27.0
  2. vLLM versions 0.22.0 through 0.23.0 fail to validate stop_token_ids against vocabulary bounds in Rust HTTP and gRPC frontends, allowing out-of-vocabulary token IDs to reach MinTokensLogitsProcessor. A
    Hoch · 7.5 CVE-2026-100652 >= 0.22.0, < 0.24.0 0.24.0
  3. vLLM: Unauthenticated audio decompression-bomb DoS in /v1/chat/completions dieser Eintrag
    Mittel · 6.5 CVE-2026-57173 < 0.24.0 0.24.0
  4. vLLM has Remote DoS via Invalid Recovered Token Reinjection
    Hoch · 7.5 CVE-2026-54234 >= 0.17.1, < 0.24.0 0.24.0
  5. vLLM: ReDoS via structured_outputs.regex compiled without timeout in xgrammar and outlines backends
    Hoch · 7.5 CVE-2026-55574 < 0.24.0 0.24.0
  6. vLLM denial of service via prompt embeds on M-RoPE models
    Hoch CVE-2026-55514 >= 0.12.0, < 0.24.0 0.24.0
  7. vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). Prior to 0.22.1, the vLLM Dockerfile is vulnerable to a dependency confusion attack through the flashinfer-jit-cache package.
    Hoch · 8.8 CVE-2026-54232 < 0.22.1 0.22.1
  8. vLLM: OpenAI auth bypass
    Kritisch · 9.1 CVE-2026-48746 >= 0.3.0, < 0.22.0 0.22.0
  9. vLLM: Security Check Bypass via assert Statement in Activation Function Loading Allows Arbitrary Code Execution
    Hoch · 7.5 CVE-2026-41523 < 0.22.0 0.22.0
  10. vLLM versions 0.8.0 and later are vulnerable to an Out-of-Memory (OOM) Denial of Service (DoS) attack due to unbounded frame count processing in the `VideoMediaIO.load_base64()` method. When processin
    Hoch · 7.5 CVE-2026-5497 >= 0.8.0, < 0.19.0 0.19.0
  11. vLLM has Hardcoded Trust Override in Model Files Enables RCE Despite Explicit User Opt-Out
    Hoch · 8.8 CVE-2026-27893 >= 0.10.1, < 0.18.0 0.18.0
  12. vLLM has RCE In Video Processing
    Kritisch · 9.8 CVE-2026-22778 >= 0.8.3, < 0.14.1 0.14.1
  13. vLLM vulnerable to Server-Side Request Forgery (SSRF) through MediaConnector
    Hoch · 7.1 CVE-2026-24779 < 0.14.1 0.14.1
  14. vLLM affected by RCE via auto_map dynamic module loading during model initialization
    Hoch · 8.8 CVE-2026-22807 >= 0.10.1, < 0.14.0 0.14.0
  15. vLLM introduced enhanced protection for CVE-2025-62164
    Hoch · 8.8 CVE-2026-56340 >= 0.10.2, < 0.13.0 0.13.0
  16. vLLM vulnerable to remote code execution via transformers_utils/get_config
    Hoch · 7.1 CVE-2025-66448 < 0.11.1 0.11.1
  17. vLLM vulnerable to DoS with incorrect shape of multimodal embedding inputs
    Hoch · 6.5 CVE-2025-62372 >= 0.5.5, < 0.11.1 0.11.1
  18. vLLM deserialization vulnerability leading to DoS and potential RCE
    Hoch · 8.8 CVE-2025-62164 >= 0.10.2, < 0.11.1 0.11.1
  19. vLLM is vulnerable to Server-Side Request Forgery (SSRF) through `MediaConnector` class
    Hoch · 7.1 CVE-2025-6242 >= 0.5.0, < 0.11.0 0.11.0
  20. vLLM is vulnerable to timing attack at bearer auth
    Hoch · 7.5 CVE-2025-59425 < 0.11.0 0.11.0
  21. vLLM has remote code execution vulnerability in the tool call parser for Qwen3-Coder
    Hoch · 8.8 CVE-2025-9141 >= 0.10.0, < 0.10.1.1 0.10.1.1
  22. vllm API endpoints vulnerable to Denial of Service Attacks
    Hoch · 7.5 CVE-2025-48956 >= 0.1.0, < 0.10.1.1 0.10.1.1
  23. vLLM Allows Remote Code Execution via PyNcclPipe Communication Service
    Kritisch · 9.8 CVE-2025-47277 >= 0.6.5, < 0.8.5 0.8.5
  24. Remote Code Execution Vulnerability in vLLM Multi-Node Cluster Configuration
    Hoch · 8.0 CVE-2025-30165 >= 0.5.2, < 0.10.0 0.10.0
  25. vLLM Vulnerable to Remote Code Execution via Mooncake Integration
    Kritisch · 10.0 CVE-2025-32444 >= 0.6.5, < 0.8.5 0.8.5
  26. Data exposure via ZeroMQ on multi-node vLLM deployment
    Hoch · 7.5 CVE-2025-30202 >= 0.5.2, < 0.8.5 0.8.5
  27. CVE-2025-24357 Malicious model remote code execution fix bypass with PyTorch < 2.6.0
    Kritisch · 9.8 ghsa-ggpf-24jw-3fcw < 0.8.0 0.8.0
  28. vLLM deserialization vulnerability in vllm.distributed.GroupCoordinator.recv_object
    Kritisch · 9.8 CVE-2024-9052 <= 0.8.1 keine Korrektur
  29. vLLM Deserialization of Untrusted Data vulnerability
    Kritisch · 9.8 CVE-2024-11041 <= 0.6.2 keine Korrektur
  30. vLLM allows Remote Code Execution by Pickle Deserialization via AsyncEngineRPCServer() RPC server entrypoints
    Kritisch · 9.8 CVE-2024-9053 <= 0.6.0 keine Korrektur
  31. vLLM Allows Remote Code Execution via Mooncake Integration
    Kritisch · 9.0 CVE-2025-29783 >= 0.6.5, < 0.8.0 0.8.0
  32. vllm: Malicious model to RCE by torch.load in hf_model_weights_iterator
    Hoch · 7.5 CVE-2025-24357 < 0.7.0 0.7.0
  33. vLLM denial of service vulnerability
    Hoch · 7.5 CVE-2024-8768 < 0.5.5 0.5.5

Erkennen Sie Schwachstellen in Ihrer Anwendung

Mit der DockRay-Integration und aktivierter Softwareinventarisierung prüft DockRay gemeldete Komponentenversionen auf bekannte Schwachstellen und benachrichtigt Sie über bestätigte Treffer. Die Abdeckung hängt von der unterstützten Technologie und den verfügbaren Meldungen ab.

Anwendung verbinden
DockRay Newsletter

Anwendungssicherheit in Ihrem Postfach

Wichtige Schwachstellen, konkrete Empfehlungen und praktische Tipps für Ihre Anwendungen. Wählen Sie Ihre Technologien und verfolgen Sie, was für Ihr Projekt relevant ist.

  • Eine tägliche Zusammenfassung neuer Schwachstellen, auch kritischer.
  • Benachrichtigungen über wichtige Updates.
  • Praktische Tipps zur Sicherheit und Überwachung von Anwendungen.

Leer lassen, um Meldungen zu allen Technologien zu erhalten.

Datenschutzerklärung

Kostenlos anmelden. In jeder E-Mail mit einem Klick abmelden.