JVNDB-2026-035800

vLLMにおける配列インデックスの検証に関する脆弱性

vLLMのバージョン0.29.0までのSamplingParams.update_from_tokenizer()において、bad_wordsトークンのインデックスがモデルの生成出力幅に対して正しく検証されていません。攻撃者は境界外のトークンインデックスを与えることで、同時実行リクエストのロジットメモリを破損させ、異なる進行中のHTTPリクエストが誤ったトークンを返してしまう原因となります。

vLLM

• vLLM 0.29.0 およびそれ以前

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について、外部への漏えいは発生しません。
・当該ソフトウェアが扱う情報の一部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。

VulnCheck

• VulnCheck : vLLM through 0.29.0 Cross-Request Logits Corruption via bad_words  | Advisories | VulnCheck

1. 配列インデックスの不適切な検証(CWE-129) [その他]

1. CVE-2026-93989

1. National Vulnerability Database (NVD) : CVE-2026-93989
2. 関連文書 : vllm/vllm/sampling_params.py at 98dff2a81d747d1dba01a47f939f48c3526d4206  vllm-project/vllm  GitHub
3. 関連文書 : vllm/vllm/v1/worker/gpu/sample/bad_words.py at 98dff2a81d747d1dba01a47f939f48c3526d4206  vllm-project/vllm  GitHub
4. 関連文書 : fix(security): validate bad_words token IDs against model vocab size by jperezdealgaba  Pull Request #48824  vllm-project/vllm
5. 関連文書 : GitHub - vllm-project/vllm: A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs  GitHub

• [2026年09月29日]
    掲載