Średnia

vLLM: image EXIF Rotation & PNG tRNS Transparency Not Normalized, Causing Mismatch Between Model Input and Expectations

  • Ujawniono: 17.06.2026
  • Aktualizacja: 11.10.2026 15:17

Summary

Issue 1: EXIF orientation not normalized → The image orientation processed by the model differs from how humans view it, introducing interpretation bias.

Issue 2: PNG tRNS not explicitly flattened before converting to RGB → After conversion, transparent/semi-transparent pixels are rendered unexpectedly, making otherwise subtle overlay elements visible and distorting the input content. (This attack is similar to AlphaDog: RGBA handling is already correct in vLLM, but since tRNS permits RGB images, the correct processing path isn’t taken.)

Issue 3 : Pillow only loads the first frame when loading APNG or GIF files.


Root Cause

  • Rotation: After opening an image, ImageOps.exif_transpose is not called to normalize EXIF orientation.
  • Transparency: Only RGBA→RGB is flattened with a background; PNGs carrying tRNS in P/L/RGB + tRNS and other non-RGBA modes take the image.convert("RGB") path, which implicitly discards/remaps transparency semantics.

Affected Code

https://github.com/vllm-project/vllm/blob/16b37f3119918c1e5a39f303e0d0892c65c07a90/vllm/multimodal/image.py#L77-L84

https://github.com/vllm-project/vllm/blob/16b37f3119918c1e5a39f303e0d0892c65c07a90/vllm/multimodal/image.py#L37-L43

https://github.com/vllm-project/vllm/blob/16b37f3119918c1e5a39f303e0d0892c65c07a90/vllm/multimodal/image.py#L26-L34

Current state: ImageOps.exif_transpose is not used. (Although the rescale_image_size function (https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/vllm/multimodal/image.py#L14) exists and includes a transpose parameter, I’ve found that it doesn’t seem to be called anywhere outside the test directory.)

Call order: _convert_image_mode runs first; if the conditions are met, convert_image_mode is called.

Issue: Only the “RGBA → RGB” path is explicitly flattened. P, L, or RGB with tRNS all fall back to image.convert("RGB"). For PNGs that include tRNS, convert("RGB") directly produces 24-bit RGB, leading to:

  • P mode: The transparent index becomes an actual RGB color (often black, white, or an undefined background), so transparency is lost.
  • L/LA and RGB + tRNS: convert("RGB") doesn’t composite against a chosen background first, so elements that relied on transparency to be hidden or softened become solid.

Impact & Scope

  • Impact: Pixels the model sees can diverge from operator expectations (due to orientation or transparency handling), potentially altering downstream reasoning.
  • Scope: The image I/O and mode-conversion paths in vllm/multimodal/image.py. The existing RGBA→RGB flattening is correct; the issues center on missing EXIF normalization and non-RGBA tRNS not being explicitly composited.

Case

EXIF: http://qiniu.funxingzuo.top/exif_orient_180.jpg tRNS: http://qiniu.funxingzuo.top/hello.png

Fix

A fix for this vulnerability was merged here: https://github.com/vllm-project/vllm/pull/44974

Czego dotyczy

Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.

PlatformaPaczkaPodatne wersjePoprawka w wersji
Python (PyPI) vllm >= 0.11.0, < 0.24.0 0.24.0

Odnośniki

Ocena CVSS 4.8/10
Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:L/A:L
Słabość (CWE)
CWE-436
Platforma
Python (PyPI)
Paczka
vllm
Ujawniono
17.06.2026
Aktualizacja
11.10.2026 15:17

Źródła i licencje

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3406 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-8jr5-v98p-w75m - CC BY 4.0

Historia podatności: vllm

Wszystkie opisane podatności tej paczki (Python (PyPI)), od najnowszej. Widać, czy to jednorazowa wpadka, czy paczka, której trzeba pilnować.

Wszystkie (94) w archiwum
Wszystkich wpisów
94
Pierwsza → ostatnia
09.2024 10.2026
Bez poprawki
5
Wykorzystywana w atakach
0

Rozkład istotności

  • Krytyczna 9
  • Wysoka 23
  • Średnia 47
  • Niska 4
  • Nieoceniona 11

Ujawnienia w latach

  1. 2024: 2
  2. 2025: 30
  3. 2026: 62
Istotność:
  1. Wysoka · 7.5 CVE-2026-54234 >= 0.17.1, < 0.24.0 0.24.0
  2. Wysoka CVE-2026-55514 >= 0.12.0, < 0.24.0 0.24.0
  3. vLLM: image EXIF Rotation & PNG tRNS Transparency Not Normalized, Causing Mismatch Between Model Input and Expectations ten wpis
    Średnia · 4.8 CVE-2026-12491 >= 0.11.0, < 0.24.0 0.24.0
  4. Krytyczna · 9.1 CVE-2026-48746 >= 0.3.0, < 0.22.0 0.22.0
  5. Krytyczna · 9.8 CVE-2026-22778 >= 0.8.3, < 0.14.1 0.14.1
  6. Wysoka · 8.8 CVE-2026-22807 >= 0.10.1, < 0.14.0 0.14.0
  7. Wysoka · 8.8 CVE-2026-56340 >= 0.10.2, < 0.13.0 0.13.0
  8. Wysoka · 6.5 CVE-2025-62372 >= 0.5.5, < 0.11.1 0.11.1
  9. Wysoka · 8.8 CVE-2025-62164 >= 0.10.2, < 0.11.1 0.11.1
  10. Wysoka · 7.5 CVE-2025-59425 < 0.11.0 0.11.0
Pokaż więcej (13) Widać 20 z 33

Dowiedz się, które podatności dotyczą Twojej aplikacji

Po podłączeniu integracji DockRay i włączeniu raportowania oprogramowania DockRay porównuje zgłoszone wersje komponentów ze znanymi podatnościami i powiadamia o potwierdzonych dopasowaniach. Zakres zależy od obsługiwanej technologii i dostępnych biuletynów.

Podłącz swoją aplikację
Newsletter DockRay

Bezpieczeństwo aplikacji w Twojej skrzynce

Najważniejsze podatności, konkretne zalecenia i praktyczne wskazówki dla Twoich aplikacji. Wybierz technologie i śledź to, co ma znaczenie dla Twojego projektu.

  • Codzienne zestawienie nowych podatności, także krytycznych.
  • Powiadomienia o ważnych aktualizacjach.
  • Praktyczne porady o bezpieczeństwie i monitoringu aplikacji.

Pozostaw puste, aby otrzymywać informacje o wszystkich technologiach.

Zapis jest bezpłatny. Wypiszesz się jednym kliknięciem w wiadomości.