Vulnerabilità critica CVE-2025-62164 riguardo vLLM
La vulnerabilità CVE-2025-62164 rappresenta una minaccia critica per tutti gli sviluppatori e amministratori di sistema che utilizzano vLLM nelle versioni da 0.10.2 a 0.11.0. Questa falla di sicurezza, valutata con un punteggio CVSS di 8.8, permette l’esecuzione remota di codice attraverso l’endpoint API Completions, mettendo a rischio l’integrità e la disponibilità dei server che ospitano questi servizi di machine learning.
Come funziona la vulnerabilità CVE-2025-62164
Il meccanismo alla base di questa vulnerabilità è particolarmente insidioso perché sfrutta una combinazione di fattori tecnici specifici. Il problema principale risiede nella deserializzazione non validata di tensori PyTorch attraverso la funzione torch.load(), un processo che normalmente dovrebbe essere sicuro ma che diventa pericoloso quando combinato con altre modifiche del sistema.
La situazione si aggrava ulteriormente a causa di un cambiamento introdotto in PyTorch 2.8.0, dove sono stati disabilitati i controlli di integrità sui tensori sparsi. Questa modifica, seppur giustificata da ragioni di performance, ha creato una finestra di vulnerabilità che gli attaccanti possono sfruttare.
Il processo di attacco segue questi passaggi:
- L’attaccante invia tensori malevoli attraverso l’endpoint API Completions
- I tensori bypassano i controlli dei limiti interni di vLLM
- Durante la conversione to_dense(), si verificano scritture fuori limite di memoria
- Questo porta alla corruzione di memoria e all’esecuzione di codice arbitrario
Impatti e conseguenze della falla di sicurezza
Le conseguenze di un exploit riuscito di CVE-2025-62164 possono essere devastanti per le organizzazioni che dipendono da vLLM per i loro servizi di intelligenza artificiale. Gli impatti principali includono:
Esecuzione remota di codice
L’aspetto più preoccupante di questa vulnerabilità è la possibilità per un attaccante di eseguire codice arbitrario sul server target. Questo significa che un malintenzionato potrebbe potenzialmente:
- Installare malware o backdoor
- Accedere a dati sensibili memorizzati sul server
- Utilizzare il server compromesso come punto di partenza per attacchi laterali
- Modificare o danneggiare i modelli di machine learning in esecuzione
Denial of Service (DoS)
Anche quando l’esecuzione di codice non è possibile, la vulnerabilità può comunque causare crash del server, risultando in interruzioni del servizio che possono avere impatti significativi su:
- Applicazioni di produzione che dipendono dai servizi vLLM
- Pipeline di elaborazione dati automatizzate
- Servizi clienti che utilizzano chatbot o assistenti AI
Versioni interessate e correzioni disponibili
La vulnerabilità CVE-2025-62164 colpisce specificamente le versioni vLLM da 0.10.2 a 0.11.0. È importante notare che non tutte le installazioni sono ugualmente a rischio: la vulnerabilità interessa principalmente i deployment che:
- Espongono l’API Completions pubblicamente o a utenti non fidati
- Supportano prompt embedding attraverso l’API
- Utilizzano PyTorch 2.8.0 o versioni successive
La buona notizia è che il team di sviluppo di vLLM ha reagito rapidamente al problema. La versione 0.11.1 include una patch completa che risolve la vulnerabilità implementando controlli di validazione appropriati per la deserializzazione dei tensori.
Strategie di mitigazione immediate
Mentre l’aggiornamento alla versione 0.11.1 rappresenta la soluzione definitiva, esistono diverse misure di mitigazione temporanee che le organizzazioni possono implementare per ridurre il rischio di exploit:
Controllo degli accessi
La prima linea di difesa consiste nel limitare drasticamente chi può accedere all’endpoint API Completions:
- Implementare autenticazione forte per tutti gli utenti API
- Utilizzare whitelist di indirizzi IP per limitare l’accesso a reti fidate
- Configurare rate limiting per prevenire attacchi automatizzati
- Monitorare e registrare tutti gli accessi all’API per rilevare attività sospette
Validazione degli input
Un’altra strategia efficace è l’implementazione di controlli di validazione rigorosi sui dati in ingresso:
- Analizzare la struttura e le dimensioni degli embedding dei prompt
- Implementare limiti di dimensione sui payload delle richieste
- Utilizzare sandbox o ambienti isolati per l’elaborazione di dati non fidati
- Implementare controlli di integrità sui tensori prima della deserializzazione
Monitoraggio e rilevamento
È fondamentale implementare sistemi di monitoraggio proattivo per identificare tentativi di exploit:
- Configurare alert per picchi inusuali di utilizzo CPU o memoria
- Monitorare pattern di richieste API anomali
- Implementare logging dettagliato delle operazioni di deserializzazione
- Utilizzare sistemi di intrusion detection per identificare payload sospetti
Raccomandazioni per la sicurezza a lungo termine
Oltre alla risoluzione immediata di CVE-2025-62164, questa vulnerabilità evidenzia l’importanza di adottare un approccio olistico alla sicurezza nei deployment di machine learning. Le organizzazioni dovrebbero considerare l’implementazione di:
Processi di aggiornamento regolari che includano non solo vLLM ma anche tutte le dipendenze critiche come PyTorch. La natura dinamica dell’ecosistema ML richiede un monitoraggio costante delle vulnerabilità di sicurezza.
Architetture di sicurezza stratificate che non dipendano da un singolo punto di controllo. Questo include l’uso di firewall applicativi, sistemi di rilevamento delle intrusioni e segmentazione di rete per limitare l’impatto di eventuali compromissioni.
Test di sicurezza regolari che includano valutazioni di vulnerabilità e penetration test specifici per gli ambienti di machine learning. Questi test dovrebbero includere scenari che simulano attacchi attraverso API e manipolazione di dati di input.
La vulnerabilità CVE-2025-62164 in vLLM serve da promemoria dell’importanza di mantenere aggiornati i sistemi di intelligenza artificiale e di implementare difese robuste contro attacchi sofisticati. L’aggiornamento immediato alla versione 0.11.1 o successiva rappresenta il passo più importante che le organizzazioni possano compiere per proteggere i propri deployment, ma dovrebbe essere accompagnato da un approccio più ampio alla sicurezza che consideri l’intero ecosistema tecnologico coinvolto.