GHSA-rh4j-5rhw-hr54 · 深刻度: high · エコシステム: pip — vllm: Malicious model to RCE by torch.load in hf_model_weights_iterator
vLLM is a library for LLM inference and serving. vllm/model_executor/weight_utils.py implements hf_model_weights_iterator to load the model checkpoint, which is downloaded from huggingface. It uses the torch.load function and the weights_only parameter defaults to False. When torch.load loads malicious pickle data, it will execute arbitrary code during unpickling. This vulnerability is fixed in v0.7.0.
総合評価: CVE-2025-24357 は中リスク(46.9/100)。CVSS 深刻度は高。悪用される可能性が高い(EPSS 0.69%、48 パーセンタイル) 推奨対応: 影響資産を整理し、修補計画に組み込んでください。
リスクは変動します。再評価に基づき、本ページの表示内容を更新しています。
EPSS は日次で悪用されやすさの相対度合いを推定します。パーセンタイルは採点済み CVE の中での相対位置(高いほど相対的に深刻)を示します。
| # | 日付 | 旧 EPSS スコア | 新 EPSS スコア | Δ(新 − 旧) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-06-25 | 0.65% | 0.69% | +0.05% |
| 2 | 2026-06-15 | 0.66% | 0.65% | -0.02% |
| 3 | 2026-06-09 | — | 0.66% | — |
EPSS の全履歴 (全 14 件)
この CVE の CVSS 指標。
| ベーススコア | バージョン | 深刻度 | ベクトル | 悪用しやすさ | 影響 | スコアの出典 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 7.5 | 3.1 | HIGH |
|
1.6 | 5.9 | [email protected] |
| 8.8 | 3.1 | HIGH |
|
2.8 | 5.9 | [email protected] |
GHSA-rh4j-5rhw-hr54 · 深刻度: high · エコシステム: pip — vllm: Malicious model to RCE by torch.load in hf_model_weights_iterator
| vendor | priority | summary | link |
|---|---|---|---|
redhat
|
high | — | https://access.redhat.com/security/cve/CVE-2025-24357 |
| URL | タグ |
|---|---|
| https://github.com/vllm-project/vllm/commit/d3d6bb13fb62da3234addf6574922a4ec0513d04 | Patch |
| https://github.com/vllm-project/vllm/pull/12366 | Issue Tracking Patch |
| https://github.com/vllm-project/vllm/security/advisories/GHSA-rh4j-5rhw-hr54 | Vendor Advisory |
| https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html | Technical Description |