CVE-2026-27893vLLM是一个大型语言模型推理引擎。在0.10.1至0.18.0之前的版本中,两个模型实现文件在加载子组件时硬编码了`trust_remote_code=True`,导致即使用户设置了`--trust-remote-code=False`安全选项,该设置也会被绕过。攻击者可利用恶意模型仓库在用户禁用远程代码信任的情况下仍执行任意代码,造成远程代码执行风险。
该漏洞源于vLLM在加载模型子组件时的配置逻辑缺陷。在受影响版本中,特定的模型实现文件内部未遵循用户通过命令行参数`--trust-remote-code=False`传递的安全指令,而是强制将`trust_remote_code`参数设置为`True`。这意味着当用户加载来自不可信来源(如Hugging Face Hub)的模型时,vLLM会自动下载并执行模型仓库中包含的任意Python代码,而不会进行安全检查。攻击者可以通过构造包含恶意脚本的模型仓库(例如在`config.json`或`modeling_xxx.py`中植入恶意代码),诱导受害者加载该模型。一旦加载,恶意代码将在运行vLLM的服务器上下文中执行,从而获取系统控制权,导致数据泄露、篡改或服务中断。