#CVE-2026-115913

NVD の情報

vLLM is an inference and serving engine for large language models. Prior to 0.32.0, the Phi-4 multimodal audio encoder in phi4mm_audio.py and phi4mm_utils.py uses eager attention by default, allowing a remote client to submit one legal long audio clip that causes MultiHeadedAttention.forward_attention to materialize and retain full attention matrices in self.attn. The scaled dot-product attention branch does not materialize these matrices. The resulting quadratic GPU-memory use can cause an out-of-memory condition and terminate EngineCore for all users. This issue is fixed in version 0.32.0.

公開日

2026-10-26

最終更新（NVD）

2026-10-28

NVD の状態

Analyzed

脆弱性の種類

CWE-770

深刻度（CVSS）

• 6.5 MediumCVSS 3.1／副／評価：security-advisories@github.comCVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H

悪用の状況

CISA KEV には掲載されていません（掲載されていないことは、悪用されていないことの証明ではありません）。

EPSS：今後30日に悪用される推定確率 0.33%（全体の上位 73.9%、評価日 2026-10-30）

解消方法

• vLLM のバージョンアップ0.32.0 以降根拠：公告（編集部の転記）

「NVD の条件から推定」は、NVD が影響ありとする版の上限から読み取ったもので、修正版とは限りません。「解消方法の情報なし」は、修正が無いという意味ではありません。必ずベンダーの公告で確認してください。

影響を受ける製品と版（NVD の条件）

版の範囲は NVD の条件上の影響範囲です。修正版とは限りません。修正版はベンダーの公告で確認してください。

編集部の記載（レポート掲載時）

レポートの編集部がベンダー公告などから転記した内容です。検証済みの値ではないため、必ず出典で確認してください。

参照（NVD）

• https://github.com/vllm-project/vllm/commit/3d52578e13454de0bb8352cac988347cdcc89928修正
• https://github.com/vllm-project/vllm/pull/60614修正
• https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.32.0リリースノート
• https://github.com/vllm-project/vllm/security/advisories/GHSA-8397-8qf6-f2gm攻撃コード、修正、ベンダー公告