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SeguridadvLLM project

Corregida

vLLM revela fallas de ejecución de código y caídas en su ruta de solicitudes multimodales; actualiza a 0.32.0

Anuncio oficial de vLLM project (se abre en una pestaña nueva)Evaluaciones y recursos

vLLM project vLLM en resumen

Entre el 23 y el 28 de octubre de 2026, vLLM publicó avisos sobre tres fallas de ejecución de código de severidad alta y varias que tumban el servidor, casi todas alcanzables con solicitudes multimodales a la API. Las correcciones llegaron en vLLM 0.31.0 y 0.32.0; si alojas modelos con vLLM, usa 0.32.0 o posterior.

vLLM project vLLM: estado

CorregidaAlta
Afectado
  • vLLM 0.7.3 a 0.30.x: ejecución de código vía code_revision (CVE-2026-114053, requiere --trust-remote-code) y agotamiento de memoria vía mm_processor_kwargs (CVE-2026-114055); corregido en 0.31.0
  • vLLM antes de 0.32.0: falsificación de identificadores de memoria compartida hasta la deserialización con pickle cuando se usa --mm-processor-cache-type shm (CVE-2026-115912), e imágenes EPS que llegan a un Ghostscript vulnerable del servidor (CVE-2026-115915); corregido en 0.32.0
Estado al
Detectada por
Investigadores independientes acreditados en los avisos de vLLM en GitHub

Qué cambió con vLLM project vLLM

Del 23 al 28 de octubre de 2026, el proyecto vLLM publicó un conjunto de avisos de seguridad en GitHub para su servidor de modelos de código abierto. Las correcciones ya estaban en las versiones 0.31.0 (5 de octubre) y 0.32.0 (18 de octubre), así que los avisos sirven sobre todo para que los operadores sepan qué versiones anteriores quedan expuestas. Tres fallas tienen severidad alta porque pueden llevar a ejecución de código, y varias más permiten que una sola solicitud tumbe el motor.

CVE-2026-114053 (CVSS 8.1) permite que un cliente de la API defina mm_processor_kwargs.code_revision y haga que vLLM importe código de procesador desde otra revisión del repositorio del modelo servido. Solo aplica cuando el operador activó --trust-remote-code, el modelo usa código de procesador dinámico y el atacante puede crear una revisión, como una referencia de pull request comunitario en Hugging Face. El aviso señala que la ruta /tokenize no está cubierta por el middleware de API key de vLLM. vLLM 0.31.0 rechaza por defecto los mm_processor_kwargs por solicitud, lo que también corrige CVE-2026-114055, una caída relacionada por falta de memoria.

CVE-2026-115912 (CVSS 7.5) afecta a servidores iniciados con --mm-processor-cache-type shm: un usuario autenticado podía falsificar un identificador de memoria compartida y llegar a la deserialización con pickle de Python en un worker, aun con la serialización insegura desactivada. CVE-2026-115915 (CVSS 8.1) permitía que bytes de imagen etiquetados como PNG se procesaran como EPS, lo que llega al Ghostscript del servidor; en equipos con una versión vulnerable de Ghostscript, eso puede significar ejecución de comandos. Ambas se corrigen en 0.32.0, junto con fallas de denegación de servicio de severidad media y una configuración CORS predeterminada demasiado permisiva.

Cómo corregirlo: vLLM project vLLM

  1. 1. Actualizar

    Actualiza vllm a 0.32.0 o posterior, que incluye las correcciones de 0.31.0, y luego vuelve a generar y desplegar cada imagen de contenedor y worker que sirva modelos.

    github.com (se abre en una pestaña nueva)

  2. 2. Configuración

    Deja --trust-remote-code desactivado salvo que hayas revisado el código del modelo, y no vuelvas a permitir mm_processor_kwargs por solicitud para clientes que no sean de confianza.

    github.com (se abre en una pestaña nueva)

  3. 3. Solución temporal

    Si todavía no puedes actualizar, coloca el servidor detrás de un proxy inverso con autenticación que también cubra /tokenize, evita --mm-processor-cache-type shm y actualiza o elimina Ghostscript en los equipos que aceptan imágenes.

    github.com (se abre en una pestaña nueva)

Instrucción para tu agente de IA

Busca vllm en archivos de requisitos, lockfiles, Dockerfiles y manifiestos de despliegue. Si algún pin o imagen usa una versión anterior a 0.32.0, propone actualizar a 0.32.0 o posterior y volver a generar la imagen. Señala cualquier comando de arranque que use --trust-remote-code o --mm-processor-cache-type shm, o que exponga el puerto de vLLM públicamente sin un proxy con autenticación, y pregunta al usuario antes de cambiar la configuración de despliegue.

Basada en la guía oficial enlazada abajo. Revísala antes de dársela a un agente que pueda modificar tus sistemas.

Avisos de seguridad

Dónde comparar vLLM project vLLM

Clasificaciones independientes y recursos oficiales para comparar este modelo por tu cuenta. Las posiciones cambian con frecuencia; cada sitio muestra sus datos actuales.

Por qué vLLM project vLLM importa para los negocios

Si alojas modelos abiertos para tus clientes, vLLM suele ser el motor detrás de un endpoint compatible con OpenAI. Fija vllm 0.32.0 o posterior, vuelve a generar las imágenes de contenedor, mantén el servidor detrás de tu propia autenticación en lugar de exponerlo directamente y deja trust-remote-code desactivado salvo que hayas revisado el código del modelo. Las API administradas no se ven afectadas por estas fallas; solo la infraestructura que operas tú.

Fuentes de esta noticia

  1. vLLM: Request-controlled mm_processor_kwargs.code_revision allows remote code execution (se abre en una pestaña nueva)

    vLLM project on GitHub · github.com

    Oficial
  2. vLLM: Public multimodal SHM handle forgery reaches worker-side pickle.loads() (se abre en una pestaña nueva)

    vLLM project on GitHub · github.com

    Oficial
  3. vLLM: Untrusted EPS inputs can trigger denial of service or Ghostscript RCE (se abre en una pestaña nueva)

    vLLM project on GitHub · github.com

    Oficial
  4. vLLM: DoS via unvalidated mm_processor_kwargs in multimodal image processors (se abre en una pestaña nueva)

    vLLM project on GitHub · github.com

    Oficial
  5. vLLM v0.32.0 release (se abre en una pestaña nueva)

    vLLM project on GitHub · github.com

    Oficial
  6. CVE-2026-114053 (se abre en una pestaña nueva)

    NIST National Vulnerability Database · nvd.nist.gov

    Oficial

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