$_SecureScope악용 확인 · 악용 확률 · 한국어 권고
소개
● CISA KEV 미등재

CVE-2026-105757

vLLM is an inference and serving engine for large language models. Prior to 0.30.0, structured-output request failures can escape request-scoped validation and reach the EngineCore fatal-error path. A…

보통6.5CWE-20공개 2026-10-05
6.521CWE-20

📌 이 취약점에 대해 확인된 사실

전부 발행처가 발표한 값입니다. 우리가 계산하거나 판단한 숫자는 하나도 없습니다.

악용 여부

CISA KEV 목록에 없습니다. 악용이 없다는 증명이 아니라, 미국 정부가 악용을 확인해 등재한 적이 없다는 뜻입니다.

심각도 (발행처 발표값)

보통6.5

CVSS 버전3.1
평가 기관security-advisories@github.com

CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H

악용 확률 (EPSS)

EPSS 값을 아직 수집하지 않았습니다.

🇰🇷 한국어 공식 권고

KISA 보호나라 권고문 본문에서 이 CVE 번호가 발견된 문서입니다.

전체 권고 ›
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📄 원문 그대로

아래 문장은 전부 발행처가 쓴 것입니다. 번역하지 않습니다 — 보안 문서의 오역은 조치를 바꿉니다.

취약점 설명 (NVD)

vLLM is an inference and serving engine for large language models. Prior to 0.30.0, structured-output request failures can escape request-scoped validation and reach the EngineCore fatal-error path. A per-request backend mismatch can re-raise a grammar compilation exception, padding produced by the ngram_gpu speculative-decoding mode can pass a negative token to guidance validation, and the Rust frontend can admit empty structured-output values that the Python frontend rejects, allowing ordinary constrained-generation requests to terminate the shared engine. This issue is fixed in version 0.30.0.

약점 유형(CWE):CWE-20CWE-248CWE-755

참조 문서 4건 · NVD 분석 상태 Received · 수집 2026-10-06

참고

이 취약점은 CISA KEV 에 등재되지 않아 CISA 원문이 없습니다. 영향 범위와 패치 버전은 제품 버전·구성에 따라 다르므로 반드시 공급사 공식 권고와 NVD 원문의 참조 링크를 확인하세요.

🧩 같은 약점 유형 — CWE-20

같은 분류의 다른 취약점입니다. 같은 실수가 제품을 가리지 않고 반복됩니다.

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