JVNDB-2026-021018

vLLMにおけるデータの信頼性についての不十分な検証に関する脆弱性

vLLMは大規模言語モデル（LLM）の推論およびサービングエンジンです。バージョン0.22.0以前のvLLMでは、リビジョンピニングの制御がモデルにロードされるすべてのアーティファクトに一貫して適用されていませんでした。--revisionまたは--code-revisionを指定したデプロイメントにおいても、ピン留めされていない（デフォルトの）リビジョンから動的コード、GGUFファイル、画像処理プログラム、検索サイドの重み、または同一リポジトリ内のサブフォルダの重みや設定をロードすることが可能でした。これはピン留めされたvLLMデプロイメントにおけるサプライチェーンの整合性に関する問題です。運用者はレビュー済みのモデルリビジョンを提供していると信じていますが、vLLMはそのレビュー済みリビジョン外の動作に影響を与えるネストまたは同階層のアーティファクトを解決してしまいます。この脆弱性はバージョン0.22.0で修正されました。

vLLM

• vLLM 0.22.0 未満

本脆弱性の影響を受ける製品の詳細については、ベンダ情報および参考情報をご確認ください。

・当該ソフトウェアが扱う情報の一部が外部に漏れる可能性があります。
・当該ソフトウェアが扱う全ての情報が書き換えられる可能性があります。
・当該ソフトウェアは停止しません。

ベンダ情報を参照して適切な対策を実施してください。

GitHub

• GitHub : Artifact Pin Decay in vLLM allows pinned deployments to load unpinned code, weights, and processors  Advisory  vllm-project/vllm  GitHub

huntr

• huntr : huntr - The world's first bug bounty platform for AI/ML

1. データの信頼性についての不十分な検証(CWE-345) [その他]

1. CVE-2026-47155

1. National Vulnerability Database (NVD) : CVE-2026-47155
2. 関連文書 : fix: propagate revision/code_revision pins to all artifact boundaries by jperezdealgaba  Pull Request #42616  vllm-project/vllm  GitHub
3. 関連文書 : fix: propagate revision/code_revision pins to all artifact boundaries…  vllm-project/vllm@d26a28a  GitHub

• [2026年06月26日]
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