p PatchFirst

CVE-2026-34760

CVE-2026-34760 · vLLM: Downmix Implementation Differences as Attack Vectors Against Audio AI Models

Здесь приведены факты из открытых источников об уязвимостях. Перед обновлением ознакомьтесь с исходным сообщением.

vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). From version 0.5.5 to before version 0.18.0, Librosa defaults to using numpy.mean for mono downmixing (to_mono), while the international standard ITU-R BS.775-4 specifies a weighted downmixing algorithm. This discrepancy results in inconsistency between audio heard by humans (e.g., through headphones/regular speakers) and audio processed by AI models (Which infra via Librosa, such as vllm, transformer). This issue has been patched in version 0.18.0.

CVSS 5.9 · Средний · EPSS 0,3% · Есть исправление

Опубликовано
Обновлено

Стек: python

Затронутые продукты и версии

  • vllm

    Версии
    • >= 0.5.5, < 0.18.0: Затронуто

    Нет опубликованного исправления

  • vllm PyPI

    Версии
    • 0.10.0
    • 0.10.1
    • 0.10.1.1
    • 0.10.2
    • 0.11.0
    • 0.11.1
    • 0.11.2
    • 0.12.0
    • 0.13.0
    • 0.14.0
    • 0.14.1
    • 0.15.0
    • 0.15.1
    • 0.16.0
    • 0.17.0
    • 0.17.1
    • 0.5.5
    • 0.6.0
    • 0.6.1
    • 0.6.1.post1
    • 0.6.1.post2
    • 0.6.2
    • 0.6.3
    • 0.6.3.post1
    • 0.6.4
    • 0.6.4.post1
    • 0.6.5
    • 0.6.6
    • 0.6.6.post1
    • 0.7.0
    • 0.7.1
    • 0.7.2
    • 0.7.3
    • 0.8.0
    • 0.8.1
    • 0.8.2
    • 0.8.3
    • 0.8.4
    • 0.8.5
    • 0.8.5.post1
    • 0.9.0
    • 0.9.0.1
    • 0.9.1
    • 0.9.2
    Затронутые диапазоны версий
    • ECOSYSTEM: ≥ 0.5.5, < 0.18.0

    Обновитесь до 0.18.0

Первоисточники

Проверьте свой сервер →