漏洞概述
vLLM 是一个用于大语言模型（LLMs）的推理与服务引擎。在 vLLM 0.10.1 至 0.14.0 之前的版本中，系统在解析模型时会加载 Hugging Face 的 auto_map 动态模块，且未对 trust_remote_code 参数进行校验。这使得攻击者若能控制模型仓库或本地路径，即可在服务器启动时执行任意 Python 代码，从而实现远程代码执行（RCE）。该漏洞发生在模型加载阶段，无需 API 访问权限，已在 vLLM 0.14.0 版本中修复。
漏洞详情
- CVE 编号：CVE-2026-22807
- 漏洞类型：CWE-94（代码生成控制不当）
- CVSS 评分：8.8（HIGH）
- 影响版本：vLLM 0.10.1 至 0.13.x（0.14.0 之前的所有版本）
影响范围
所有使用 vLLM 0.10.1 至 0.13.x 版本并从不可信来源加载模型（包括本地目录或 Hugging Face 远程仓库）的部署环境均受影响。
风险分析
攻击者可通过诱导管理员或自动化系统加载恶意构造的模型文件，在 vLLM 服务启动阶段执行任意代码。由于该漏洞触发于模型加载过程，无需用户交互或 API 请求，攻击门槛较低，可能导致服务器完全被控制、数据泄露或服务中断。
修复建议
- 立即升级至 vLLM 0.14.0 或更高版本，该版本已修复此问题。
- 在无法立即升级的情况下，应确保仅从可信来源加载模型，并避免使用包含
auto_map配置的模型仓库。
