p PatchFirst

CVE-2026-34760

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

Diese Seite enthält Fakten aus öffentlichen Sicherheitsquellen. Lesen Sie vor dem Aktualisieren die Originalmeldung.

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 · Mittel · EPSS 0,3% · Korrektur verfügbar

Veröffentlicht
Aktualisiert

Technologie-Stack: python

Betroffene Produkte und Versionen

  • vllm

    Softwareversionen
    • >= 0.5.5, < 0.18.0: Betroffen

    Keine Korrektur veröffentlicht

  • vllm PyPI

    Softwareversionen
    • 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
    Betroffene Versionsbereiche
    • ECOSYSTEM: ≥ 0.5.5, < 0.18.0

    Auf 0.18.0 aktualisieren

Originalquellen

Prüfen Sie Ihren Server →