vLLM 远程代码执行漏洞(CVE-2025-66448)

一、漏洞概述

vLLM是一个高性能的大模型推理框架，专为大规模语言模型的高吞吐量、低延迟部署而设计。其核心特性包括PagedAttention高效内存管理、并行化调度优化以及对多GPU、分布式环境的良好支持。vLLM兼容Hugging Face接口，便于模型快速加载与集成，广泛用于推理服务、AI应用后端与生产级模型部署场景。

漏洞源于Nemotron_Nano_VL_Config在处理auto_map字段时，通过get_class_from_dynamic_module()无条件获取并实例化远程仓库中的类，实现动态模块解析。然而该过程未正确遵循trust_remote_code=False的安全限制，导致攻击者可构造一个看似正常的前端模型仓库，并在其config.json中将auto_map指向包含恶意代码的后端仓库。一旦受害者加载前端模型，vLLM将自动下载并执行后端仓库的任意Python代码。该漏洞影响通用加载路径，对模型服务、自动化流水线与开发环境均构成高风险，可导致完全的主机代码执行。

二、影响范围

vLLM < <0.11.1

三、安全措施

3.1 升级版本

下载链接：https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.11.2/

3.2 临时措施

暂无。

3.3 通用建议

3.4 参考链接