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一、漏洞披露：9.8分高危风险敲响安全警钟
近日，开源社区曝出一则重磅安全消息：大型语言模型（LLM）推理服务引擎vLLM被发现存在编号为CVE-2025-47277的高危漏洞。该漏洞因远程代码执行（RCE）风险被评定为CVSS 9.8分（最高危等级），意味着攻击者可通过精心构造的恶意请求，直接控制部署vLLM的AI服务器。
技术背景解析
vLLM由加州大学伯克利分校孵化，作为开源工具链，其核心能力在于支持LLM的分布式推理部署与高效KV缓存管理，广泛应用于企业级AI服务场景。此次漏洞藏身于组件PyNcclPipe——该模块负责分布式节点间的缓存数据传输，其CPU端通信机制采用了Python的pickle模块实现数据序列化。
二、漏洞原理：反序列化缺陷如何成为攻击入口？
技术细节拆解
在PyNcclPipe的实现中，存在关键安全隐患：
# 漏洞代码片段（简化示意）
import pickle
class PyNcclPipe:
def handle_message(self, data):
# 直接使用pickle反序列化用户输入数据
obj = pickle.loads(data)
# 后续处理逻辑...
- 风险点：
pickle.loads()函数对不可信的输入数据直接反序列化，而pickle模块本身允许在反序列化过程中执行任意代码。 - 攻击路径：攻击者通过网络向PyNcclPipe服务发送包含恶意Python对象的请求，一旦服务端解析该数据，恶意代码将被触发执行。
协同风险：PyTorch的默认配置“助攻”攻击
漏洞的危害性进一步放大，与PyTorch的网络绑定机制密切相关：
PyTorch的TCPStore接口默认监听服务器所有网络接口，这意味着即使配置了特定IP，服务仍可能暴露在公网环境中。攻击者无需精准定位内网地址，即可通过公网直接发起攻击。
三、影响评估：从服务器沦陷到数据安全危机
攻击后果模拟
- 直接威胁：攻击者可利用漏洞在目标服务器上执行任意系统命令，如创建后门账户、窃取敏感数据、植入挖矿程序等。
- 链式风险：若AI服务器接入企业内网，攻击可能横向扩散至数据库、管理系统等核心资产，导致大规模数据泄露或服务瘫痪。
受影响对象
- 技术栈：使用vLLM构建的LLM推理服务，尤其是开启了分布式部署功能的场景。
- 行业范围：AI研发企业、智能客服平台、生成式AI服务提供商等依赖大模型推理的机构。
四、紧急应对：三步完成漏洞修复
官方修复方案
vLLM团队已发布临时补丁，核心修复逻辑包括：
- 网络接口限制：强制服务绑定到指定的私有IP地址，避免公网暴露
- 版本升级：推荐用户立即升级至v0.8.5及以上版本，该版本已修复反序列化漏洞
操作指引
# 升级vLLM的命令示例
pip install --upgrade vllm==0.8.5
附加防护建议
- 防火墙策略：在服务器层面对PyNcclPipe默认端口（如50051）添加访问控制，仅允许可信IP通信
- 安全审计：检查分布式部署配置，确认是否关闭了不必要的公网暴露接口
- 监控告警：部署实时日志分析工具，识别异常的反序列化请求特征
五、行业启示：大模型时代的安全新挑战
此次漏洞暴露了AI基础设施的潜在风险：开源组件的安全性与分布式系统的网络配置成为攻防焦点。企业在追求大模型落地效率的同时，需同步建立“开发-部署-监控”全链路安全机制，尤其关注：
- 第三方库的安全漏洞扫描（建议定期使用
Safety等工具） - 敏感服务的最小权限原则（避免以管理员权限运行推理服务）
- 反序列化等高危操作的替代方案（如使用JSON等安全格式）
随着生成式AI的普及，类似漏洞可能频繁出现。建议技术团队保持对开源社区安全公告的关注，建立漏洞应急响应流程，确保AI业务在安全轨道上运行。
