GHSA-c65p-x677-fgj6 · 深刻度: medium · エコシステム: pip — vLLM has a Weakness in MultiModalHasher Image Hashing Implementation
vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). In versions starting from 0.7.0 to before 0.9.0, in the file vllm/multimodal/hasher.py, the MultiModalHasher class has a security and data integrity issue in its image hashing method. Currently, it serializes PIL.Image.Image objects using only obj.tobytes(), which returns only the raw pixel data, without including metadata such as the image’s shape (width, height, mode). As a result, two images of different sizes (e.g., 30x100 and 100x30) with the same pixel byte sequence could generate the same hash value. This may lead to hash collisions, incorrect cache hits, and even data leakage or security risks. This issue has been patched in version 0.9.0.
総合評価: CVE-2025-46722 は低リスク(22.8/100)。CVSS 深刻度は中。悪用される可能性が高い(EPSS 0.26%、17 パーセンタイル) 推奨対応: 悪用情報と EPSS の推移を監視し、必要に応じて優先度を見直してください。
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 | 2026-06-15 | 0.23% | 0.26% | +0.03% |
| 2 | 2026-03-25 | 0.05% | 0.23% | +0.18% |
| 3 | 2025-05-30 | — | 0.05% | — |
EPSS の全履歴 (全 3 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 4.2 | 3.1 | MEDIUM |
|
1.6 | 2.5 | [email protected] |
| 7.3 | 3.1 | HIGH |
|
3.9 | 3.4 | [email protected] |
GHSA-c65p-x677-fgj6 · 深刻度: medium · エコシステム: pip — vLLM has a Weakness in MultiModalHasher Image Hashing Implementation
| vendor | priority | summary | link |
|---|---|---|---|
redhat
|
medium | — | https://access.redhat.com/security/cve/CVE-2025-46722 |
| URL | タグ |
|---|---|
| https://github.com/vllm-project/vllm/commit/99404f53c72965b41558aceb1bc2380875f5d848 | Patch |
| https://github.com/vllm-project/vllm/pull/17378 | Issue Tracking Patch |
| https://github.com/vllm-project/vllm/security/advisories/GHSA-c65p-x677-fgj6 | Vendor Advisory |