「vLLM」に深刻なRCE脆弱性 - 動画を扱う環境に影響

大規模言語モデル（LLM）向けの推論エンジン「vLLM」の動画処理に深刻な脆弱性が明らかになった。アップデートで修正が行われている。

動画を取り扱うマルチモーダル構成において、指定されたURLからHTTP経由で動画データを取得した場合など、OpenCVの「VideoCapture」によりデコードして処理を行うが、細工されたデータを処理するとリモートよりコードを実行されるおそれがある。

具体的には、「OpenCV」に同梱されている「FFmpeg」のJPEG2000デコーダ「libopenjp2」を利用するが、一連の流れで細工したデータによってカラーチャネルの再割り当てにおいて大量のデータを読み込ませ、ヒープオーバーフローを誘発させることが可能だという。

くわえて無効なデータ入力に対して、エラーメッセージでヒープメモリのアドレスを返すため、メモリ保護機能「ASLR（Address Space Layout Randomization）」を回避しやすくなる問題も存在している。

共通脆弱性評価システム「CVSSv3.1」のベーススコアは「9.8」、重要度は4段階中もっとも高い「クリティカル（Critical）」とレーティングされている。動画モデルを提供していない構成の場合は同脆弱性の影響を受けない。

脆弱性の判明を受けて、開発チームでは現地時間2026年1月24日にリリースした「同0.14.1」にて脆弱性を修正した。また同月29日には「同0.15.0」がリリースされている。

（Security NEXT - 2026/02/03 ）ツイート