📌 이 취약점에 대해 확인된 사실
전부 발행처가 발표한 값입니다. 우리가 계산하거나 판단한 숫자는 하나도 없습니다.
악용 여부
심각도 (발행처 발표값)
보통6.5
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H
악용 확률 (EPSS)
0.3%
📄 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 0.32.0, vllm/tokenizers/hf.py computes max_token_id with an off-by-one upper bound, allowing a pre-tokenized prompt ID equal to the vocabulary size to pass validation. For a tensor-parallel size of one and an exact multiple-of-64 vocabulary, VocabParallelEmbedding.forward does not mask that value before F.embedding uses it, causing a CUDA device-side assertion and terminating the engine. This issue is fixed in version 0.32.0.
참고
악용 확률 변화
우리가 매일 저장한 EPSS 스냅샷입니다. 원본은 전날 값만 주므로, 이 표는 수집을 시작한 이후만 보여줍니다.
| 기준일 | 확률 | 백분위 |
|---|---|---|
| 2026-10-29 | 0.31% | 24.0% |
| 2026-10-28 | 0.30% | 23.2% |
| 2026-10-27 | 0.30% | 23.1% |
🧩 같은 약점 유형 — CWE-129
같은 분류의 다른 취약점입니다. 같은 실수가 제품을 가리지 않고 반복됩니다.