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vLLM vulnerable to Denial of Service by abusing xgrammar cache

  • Veröffentlicht: 15.04.2025
  • Aktualisiert: 11.10.2026 12:19

Impact

This report is to highlight a vulnerability in XGrammar, a library used by the structured output feature in vLLM. The XGrammar advisory is here: https://github.com/mlc-ai/xgrammar/security/advisories/GHSA-389x-67px-mjg3

The xgrammar library is the default backend used by vLLM to support structured output (a.k.a. guided decoding). Xgrammar provides a required, built-in cache for its compiled grammars stored in RAM. xgrammar is available by default through the OpenAI compatible API server with both the V0 and V1 engines.

A malicious user can send a stream of very short decoding requests with unique schemas, resulting in an addition to the cache for each request. This can result in a Denial of Service by consuming all of the system's RAM.

Note that even if vLLM was configured to use a different backend by default, it is still possible to choose xgrammar on a per-request basis using the guided_decoding_backend key of the extra_body field of the request with the V0 engine. This per-request choice is not available when using the V1 engine.

Patches

Workarounds

There is no way to workaround this issue in existing versions of vLLM other than preventing untrusted access to the OpenAI compatible API server.

References

Betroffene Software

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

PlattformPaketAnfällige VersionenBehoben in
Python (PyPI) vllm >= 0.6.5, < 0.8.4 0.8.4

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-1395, CWE-770
Plattform
Python (PyPI)
Paket
vllm
Veröffentlicht
15.04.2025
Aktualisiert
11.10.2026 12:19

Quellen und Lizenzen

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-hf3c-wxg2-49q9 - 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 has Remote DoS via Invalid Recovered Token Reinjection
    Hoch · 7.5 CVE-2026-54234 >= 0.17.1, < 0.24.0 0.24.0
  4. 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
  5. vLLM denial of service via prompt embeds on M-RoPE models
    Hoch CVE-2026-55514 >= 0.12.0, < 0.24.0 0.24.0
  6. 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
  7. vLLM: OpenAI auth bypass
    Kritisch · 9.1 CVE-2026-48746 >= 0.3.0, < 0.22.0 0.22.0
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. vLLM has RCE In Video Processing
    Kritisch · 9.8 CVE-2026-22778 >= 0.8.3, < 0.14.1 0.14.1
  12. vLLM vulnerable to Server-Side Request Forgery (SSRF) through MediaConnector
    Hoch · 7.1 CVE-2026-24779 < 0.14.1 0.14.1
  13. 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
  14. vLLM introduced enhanced protection for CVE-2025-62164
    Hoch · 8.8 CVE-2026-56340 >= 0.10.2, < 0.13.0 0.13.0
  15. vLLM vulnerable to remote code execution via transformers_utils/get_config
    Hoch · 7.1 CVE-2025-66448 < 0.11.1 0.11.1
  16. 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
  17. vLLM deserialization vulnerability leading to DoS and potential RCE
    Hoch · 8.8 CVE-2025-62164 >= 0.10.2, < 0.11.1 0.11.1
  18. 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
  19. vLLM is vulnerable to timing attack at bearer auth
    Hoch · 7.5 CVE-2025-59425 < 0.11.0 0.11.0
  20. 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
  21. 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
  22. vLLM Allows Remote Code Execution via PyNcclPipe Communication Service
    Kritisch · 9.8 CVE-2025-47277 >= 0.6.5, < 0.8.5 0.8.5
  23. 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
  24. vLLM Vulnerable to Remote Code Execution via Mooncake Integration
    Kritisch · 10.0 CVE-2025-32444 >= 0.6.5, < 0.8.5 0.8.5
  25. Data exposure via ZeroMQ on multi-node vLLM deployment
    Hoch · 7.5 CVE-2025-30202 >= 0.5.2, < 0.8.5 0.8.5
  26. 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
  27. vLLM vulnerable to Denial of Service by abusing xgrammar cache dieser Eintrag
    Mittel · 6.5 ghsa-hf3c-wxg2-49q9 >= 0.6.5, < 0.8.4 0.8.4
  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

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