CVE-2026-48746: Bypass de autenticação no middleware da API compatível com OpenAI do vLLM
As versões do vLLM a partir de 0.3.0 e anteriores a 0.22.0 contêm um bypass de autenticação no AuthenticationMiddleware da API OpenAI, o que pode permitir requisições sem a chave de API configurada. O registro classifica a falha como crítica, com pontuação CVSS 3.1 de 9.1, e informa que ela está corrigida na 0.22.0. Não há exploração confirmada nas fontes consultadas.
Visão geral
O vLLM é um motor de inferência e serving para grandes modelos de linguagem. Segundo o registro, a proteção oferecida pelo AuthenticationMiddleware da API compatível com OpenAI pode ser contornada nas versões afetadas. A falha está ligada à forma como servidores web ASGI e o Starlette confiam nesses servidores, e o registro informa que ela está corrigida na 0.22.0.
Impacto
- Um atacante que alcance a API pode conseguir usá-la sem o VLLM_API_KEY ou o --api-key configurados.
- O registro informa pontuação base CVSS 3.1 de 9.1, com vetor CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:H, o que indica acesso pela rede, baixa complexidade, nenhum privilégio e nenhuma interação do usuário, com alto impacto em confidencialidade e disponibilidade.
- O registro classifica a fraqueza como CWE-444 (HTTP Request Smuggling), mas a descrição não explica como esse tipo de problema se relaciona com o bypass de autenticação.
Produtos e versões afetadas
- Produto conforme registrado: vLLM (fabricante e produto listados como Vllm Vllm).
- Faixa afetada no registro: a partir de 0.3.0 e anterior à 0.22.0.
- Versão corrigida informada na descrição: 0.22.0. O campo estruturado de correções do registro está vazio, portanto a versão corrigida foi extraída do texto da descrição.
- A Red Hat publicou errata que referenciam este CVE; consulte as páginas do fornecedor para as versões dos pacotes em distribuições derivadas.
Status de exploração
O registro mostra que este CVE não consta no catálogo Known Exploited Vulnerabilities da CISA. Não há exploração confirmada no ambiente real nas fontes consultadas. O registro não traz pontuação EPSS.
Correção e mitigação
- Atualize o vLLM para a versão 0.22.0 ou posterior, conforme a descrição do registro.
- Enquanto a atualização não for aplicada, restrinja o acesso de rede à API de inferência a clientes confiáveis e coloque-a atrás de controles que não dependam apenas da chave de API no nível da aplicação.
- Consulte o aviso do projeto e o pull request com a descrição do fornecedor sobre a mudança: GitHub Security Advisory GHSA-94f4-hr76-p5j6 e pull request 43426.
Orientações de detecção
- Faça o inventário de todas as implantações do vLLM e registre as versões instaladas para identificar as que estão na faixa afetada.
- Revise os logs de acesso da API de inferência em busca de requisições bem-sucedidas de origens inesperadas ou sem o contexto de autenticação esperado.
- Verifique se o serviço está acessível a partir de redes além da sua fronteira de confiança pretendida.
Limitações das informações disponíveis
- O registro não descreve o mecanismo exato do problema de confiança entre servidores ASGI e Starlette, nem as condições específicas de implantação necessárias.
- A classificação CWE como HTTP Request Smuggling está registrada, mas não é explicada na descrição.
- A lista estruturada de correções está vazia e o registro não traz versões corrigidas por distribuição.
- Não há pontuação EPSS nem dados SSVC disponíveis.
Para o registro oficial, consulte a entrada no NVD e o registro no CVE.org.
Perguntas frequentes
Quais versões do vLLM são afetadas pelo CVE-2026-48746?
O registro indica a faixa afetada como a partir de 0.3.0 e anterior à 0.22.0.
Qual é a versão corrigida?
A descrição do registro informa que a vulnerabilidade está corrigida na 0.22.0. O campo estruturado de correções está vazio, por isso confirme no aviso do fornecedor.
Esta vulnerabilidade está sendo explorada ativamente?
O registro mostra que ela não consta no KEV da CISA, e não há exploração confirmada nas fontes consultadas.
Esta análise foi redigida com auxílio de IA a partir de dados verificados das fontes e checada automaticamente contra eles.