Wysoka

vLLM vulnerable to Server-Side Request Forgery (SSRF) through MediaConnector

  • Ujawniono: 28.01.2026
  • Aktualizacja: 11.10.2026 15:17

Summary

A Server-Side Request Forgery (SSRF) vulnerability exists in the MediaConnector class within the vLLM project's multimodal feature set. The load_from_url and load_from_url_async methods obtain and process media from URLs provided by users, using different Python parsing libraries when restricting the target host. These two parsing libraries have different interpretations of backslashes, which allows the host name restriction to be bypassed. This allows an attacker to coerce the vLLM server into making arbitrary requests to internal network resources.

This vulnerability is particularly critical in containerized environments like llm-d, where a compromised vLLM pod could be used to scan the internal network, interact with other pods, and potentially cause Denial of Service or access sensitive data. For example, an attacker could make the vLLM pod send malicious requests to an internal llm-d management endpoint, leading to system instability by falsely reporting metrics like the KV cache state.

Details

The core of the vulnerability lies in the MediaConnector.load_from_url method and its asynchronous counterpart. These methods accept a URL string to fetch media content (images, audio, video).

python
def load_from_url(
    self,
    url: str,
    media_io: MediaIO[_M],
    *,
    fetch_timeout: int | None = None,
) -> _M:  # type: ignore[type-var]
    url_spec = urlparse(url)

    if url_spec.scheme.startswith("http"):
        self._assert_url_in_allowed_media_domains(url_spec)

        connection = self.connection
        data = connection.get_bytes(
            url,
            timeout=fetch_timeout,
            allow_redirects=envs.VLLM_MEDIA_URL_ALLOW_REDIRECTS,
        )

        return media_io.load_bytes(data)

The URL validation uses the urlparse function from Python's urllib module, while the request is made using the request function from Python's requests module. The requests module's underlying URL parsing is implemented using the parse_url function from Python's urllib3. These two parsing functions follow different URL specifications; one is implemented according to the RFC 3986 specification, and the other is implemented according to the WHATWG Living Standard. There is a difference in how the two functions handle backslashes (\) in URLs, which allows the hostname restriction to be bypassed.

Fix

Czego dotyczy

Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.

PlatformaPaczkaPodatne wersjePoprawka w wersji
Python (PyPI) vllm < 0.14.1 0.14.1

Odnośniki

Ocena CVSS 7.1/10
Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:L
Słabość (CWE)
CWE-918
Platforma
Python (PyPI)
Paczka
vllm
Ujawniono
28.01.2026
Aktualizacja
11.10.2026 15:17

Źródła i licencje

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-2020 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-qh4c-xf7m-gxfc - 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. Krytyczna · 9.1 CVE-2026-48746 >= 0.3.0, < 0.22.0 0.22.0
  4. Krytyczna · 9.8 CVE-2026-22778 >= 0.8.3, < 0.14.1 0.14.1
  5. vLLM vulnerable to Server-Side Request Forgery (SSRF) through MediaConnector ten wpis
    Wysoka · 7.1 CVE-2026-24779 < 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
  11. Wysoka · 8.8 CVE-2025-9141 >= 0.10.0, < 0.10.1.1 0.10.1.1
  12. Wysoka · 7.5 CVE-2025-48956 >= 0.1.0, < 0.10.1.1 0.10.1.1
  13. Krytyczna · 9.8 CVE-2025-47277 >= 0.6.5, < 0.8.5 0.8.5
  14. Wysoka · 8.0 CVE-2025-30165 >= 0.5.2, < 0.10.0 0.10.0
  15. Krytyczna · 10.0 CVE-2025-32444 >= 0.6.5, < 0.8.5 0.8.5
  16. Wysoka · 7.5 CVE-2025-30202 >= 0.5.2, < 0.8.5 0.8.5
  17. Krytyczna · 9.8 CVE-2024-9052 <= 0.8.1 brak poprawki
  18. Krytyczna · 9.8 CVE-2024-11041 <= 0.6.2 brak poprawki
  19. Krytyczna · 9.0 CVE-2025-29783 >= 0.6.5, < 0.8.0 0.8.0
  20. Wysoka · 7.5 CVE-2024-8768 < 0.5.5 0.5.5

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.