Średnia

vLLM: Unauthenticated Internal Path and Username Disclosure via Validation Error Messages

  • Ujawniono: 04.09.2026
  • Aktualizacja: 11.10.2026 15:18

Summary

When the vLLM API receives a malformed request (e.g., invalid JSON or missing required fields), FastAPI raises a Pydantic RequestValidationError. The validation_exception_handler in vllm/entrypoints/openai/server_utils.py converts this exception to a string via str(exc), which includes the internal file path and line number of the handler function. The existing sanitize_message() function in vllm/entrypoints/utils.py strips memory addresses (e.g., 0x7f...) but does not strip File "...", line X patterns. The result is a user-facing HTTP response that leaks internal system information.

Impact

An unauthenticated attacker can extract the following with a single malformed request:

  • OS username running the vLLM process (e.g., ubuntu)
  • Home directory path (e.g., /home/ubuntu/)
  • Virtual environment path (e.g., vllm-env/)
  • Python version (e.g., 3.12)
  • Internal package structure and line numbers (e.g., vllm/entrypoints/openai/chat_completion/api_router.py)
  • Handler function names per endpoint, enabling precise version fingerprinting

This information aids attackers in constructing targeted exploits: environment paths narrow the attack surface, and handler function names + line numbers enable exact version identification even when the /version endpoint is disabled.

All POST endpoints that accept JSON bodies are affected, including /v1/chat/completions, /v1/completions, /tokenize, and /detokenize.

Workarounds

Deploying vLLM behind a reverse proxy that rewrites error response bodies to strip file paths would mitigate this, though it is fragile.

Remediation Recommendation

Two possible fixes (either suffices):

Option A — Fix validation_exception_handler: Construct the error message from exc.errors() (the structured Pydantic error list) rather than str(exc). This avoids the traceback-style string entirely.

Option B — Fix sanitize_message: Add a regex to strip File "...", line \d+ patterns, similar to how memory addresses are already stripped:

python
import re
msg = re.sub(r'File ".*?", line \d+, in \w+', '[internal]', msg)

Option A is preferred as it addresses the root cause rather than filtering symptoms.

Environment Tested

  • vLLM 0.20.1 (pip install, latest stable as of May 2026)
  • Python 3.12
  • Ubuntu 22.04
  • Model: Qwen/Qwen2-0.5B (text-only; bug is model-independent)

This was fixed here: https://github.com/vllm-project/vllm/commit/e87521626f

Czego dotyczy

Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.

PlatformaPaczkaPodatne wersjePoprawka w wersji
Python (PyPI) vllm < 0.26.0 0.26.0

Odnośniki

Ocena CVSS 5.3/10
Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:L/I:N/A:N
Słabość (CWE)
CWE-209
Platforma
Python (PyPI)
Paczka
vllm
Ujawniono
04.09.2026
Aktualizacja
11.10.2026 15:18

Źródła i licencje

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3937 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-hwrm-c4cx-rf4j - 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. vLLM: Unauthenticated Internal Path and Username Disclosure via Validation Error Messages ten wpis
    Średnia · 5.3 CVE-2026-73555 < 0.26.0 0.26.0
  2. Wysoka · 7.5 CVE-2026-54234 >= 0.17.1, < 0.24.0 0.24.0
  3. Wysoka CVE-2026-55514 >= 0.12.0, < 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.