CVE-2026-53923

Gravedad CVSS v4.0:

MEDIA

Tipo:

CWE-200 Revelación de información

Fecha de publicación:

22/06/2026

Última modificación:

24/06/2026

Descripción

*** Pendiente de traducción *** vLLM is an inference and serving engine for large language models (LLMs). From 0.5.5 until 0.23.1rc0, integer truncation of tensor dimensions in vLLM&#39;s GGUF dequantize kernels (csrc/quantization/gguf/gguf_kernel.cu) causes partial tensor processing. The output tensor is allocated at full size via torch::empty (uninitialized memory), but the dequantize CUDA kernel processes only a truncated number of elements. The unfilled portion of the output tensor retains whatever was previously in GPU memory. In multi-tenant inference deployments, this residual GPU memory may contain tensor data from other users&#39; inference requests, constituting information disclosure. This vulnerability is fixed in 0.23.1rc0.

Impacto

Vector 4.0

CVSS:4.0/AV:N/AC:L/AT:N/PR:N/UI:P/VC:L/VI:L/VA:N/SC:N/SI:N/SA:N CVSS v4.0 Severidad y Métricas:

Puntuación base: 5.30 MEDIA
Vector: CVSS:4.0/AV:N/AC:L/AT:N/PR:N/UI:P/VC:L/VI:L/VA:N/SC:N/SI:N/SA:N

Vector de acceso (AV): A través de red
Complejidad de acceso (AC): Bajo
Attack Requirements (AT): Ninguno
Privilegios Requeridos (PR): Ninguno
Interacción del usuario (UI): Passsive
Confidentiality (VC): Bajo
Integrity (VI): Bajo
Availability (VA): Ninguno
Confidentiality (SC): Ninguno
Integrity (SI): Ninguno
Availability (SA): Ninguno

Puntuación base 4.0

5.30

Gravedad 4.0

MEDIA

Vector 3.x

CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N CVSS v3.1 Severidad y Métricas:

Puntuación base: 7.50 ALTA
Vector: CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N

Vector de acceso (AV): A través de red
Complejidad de acceso (AC): Bajo
Privilegios Requeridos (PR): Ninguno
Interacción del usuario (UI): Ninguno
Alcance (S): Sin modificar
Impacto a la confidencialidad (C): Alto
Impacto a la integridad (I): Ninguno
Impacto a la disponibilidad (A): Ninguno