vLLM 曝出 CVSS 9.8 高危远程代码执行漏洞，AI 服务器面临攻击风险
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内容提要
研究人员发现大型语言模型vLLM存在高危漏洞CVE-2025-47277，源于PyNcclPipe的不安全反序列化，CVSS评分为9.8。攻击者可利用恶意对象执行任意命令，完全控制服务器。建议用户升级至vLLM v0.8.5以降低风险。
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延伸解读
漏洞影响与攻击方式
vLLM中的CVE-2025-47277漏洞允许攻击者通过发送恶意对象，利用不安全的反序列化执行任意命令。这意味着一旦攻击成功，攻击者可以完全控制受影响的服务器，可能导致数据泄露或服务中断。用户需对此漏洞保持高度警惕，尤其是在处理敏感数据时。
修复措施与升级建议
为降低风险，vLLM团队建议用户立即升级至vLLM v0.8.5版本。此版本实施了临时解决方案，确保服务绑定到指定的私有接口，减少被攻击的可能性。用户应定期检查和更新软件，以防止潜在的安全威胁。
技术背景与安全隐患
该漏洞源于PyNcclPipe类的不安全反序列化，使用Python的pickle模块处理数据。pickle模块的安全性较低，容易被利用进行远程代码执行。开发者在使用此类技术时，应考虑安全性，避免直接处理不可信的数据。
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Q&A
vLLM的高危漏洞是什么？
vLLM存在一个编号为CVE-2025-47277的高危漏洞，CVSS评分为9.8，源于PyNcclPipe的不安全反序列化。
攻击者如何利用vLLM的漏洞？
攻击者可以通过向运行的PyNcclPipe服务发送恶意对象，执行任意系统命令，从而完全控制服务器。
vLLM的漏洞源于什么技术缺陷？
漏洞源于PyNcclPipe类中使用pickle模块进行不安全的反序列化。
如何降低vLLM漏洞带来的风险？
建议用户立即升级至vLLM v0.8.5版本，以降低风险。
vLLM是由哪个机构开发的？
vLLM最初由加州大学伯克利分校的Sky Computing实验室开发。
PyTorch的TCPStore行为与vLLM漏洞有什么关系？
PyTorch的TCPStore默认行为是监听所有网络接口，这与vLLM的漏洞存在直接关系。
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