一个API要求让大模型服务瘫痪！看MAF若何破局LLM供给链缝隙�；�
颁布功夫 2025-12-18媒介：
随着大模型成为企业数字化转型的关键组件 ，其供给链安全问题日益凸显。近期 ，主流大模型推理引擎vLLM被曝出高危远程代码执行缝隙（CVE-2025-62164） ，攻击者仅需发送一个恶意机关的API要求 ，即可导致服务崩溃。这再次揭示了大模型供给链的脆弱性。本文将通过该缝隙分析大模型供给链的安全挑战 ，并介绍GA黄金甲MAF大模型利用防火墙的防护思路。
vLLM是当前业界宽泛利用的大模型推理与服务引擎 ，为多多AI利用提供底层技术支持。作为主题基础设施 ，一旦出现安全缝隙 ，便可能带来严沉后果。这次披露的CVE-2025-62164缝隙即属于内存损宦粪型 ，直接威胁到托管vLLM的服务器安全。
通过逆向分析vLLM源码 ，GA黄金甲还原了该缝隙的齐全攻击链路：攻击者向/v1/completions接口发送精心机关的恶意要求 ，在HTTP Body中植入带有风险 prompt_embeds（提醒嵌入）参数；vLLM后端接管该参数后 ，会挪用torch.load()函数加载序列化的张量数据；由于底层依赖的PyTorch 2.8.0版本默认禁用了稀少张量的齐全性查抄 ，恶意机关的序列化张量可轻松绕过天堑查抄；当法式挪用to_dense()步骤转换张量体式时 ，会触发越界内存写入 ，最终导致vLLM利用法式崩溃退出 ，引发回绝服务攻击。
恶意要求导致vLLM内存崩溃
该缝隙反映了大模型供给链安全的普遍问题。据统计 ，大模型系统中约70%的代码来自表部供给链 ，蕴含开源组件、第三方库和预训练模型。攻击者可通过传染数据、篡改依赖或植入后门等方式 ，沿供给链渗入至主题系统 ，威胁贯通数据、分发、训练、推理及利用全链路：
? 上游（数据层）：面对网页数据抓取投毒、训练数据集传染、隐衷泄露等风险。
? 中游（模型/框架层）： 面对开发包投毒、反序列化、模型后门等风险。
? 下游（利用层）：面对号令执杏注SSRF、越权接见、沙箱逃逸等风险。
GA黄金甲目前已针对40+LLM供给链高危漏敞发展分析钻研 ，覆盖LLM利用框架（如Dify的SSRF缝隙）、基础平台（如ollama的RCE缝隙）、代码IDE及智能体（如smolagents有关缝隙）等多类场景。这些缝隙散布于推理引擎、利用框架、API网关、智能体平台等关键组件 ，从底层vLLM推理服务 ，到上层Dify、Langflow利用框架 ，再到各类开发工具和智能体平台 ，均可能成为攻击者的指标。更值得警惕的是 ，这些组件往往存在相互挪用、层层嵌套的关系 ，一个部门缝隙可能沿挪用链传导 ，最终导致整个服务系统被击穿。
MAF破局LLM供给链安全
从单点防御到全性命周期防护
GA黄金甲MAF大模型利用防火墙部署于大模型服务或智能体服务入口 ，所有流向推理引擎、利用框架、API接口、智能体平台的要求均需经过MAF检测。该部署架构使MAF可能在统一地位覆盖vLLM、Dify、ollama、Langflow等各类LLM组件 ，实现“一点部署、全链防护”。
针对CVE-2025-62164缝隙 ，GA黄金甲MAF通过对大模型服务对话接口“/v1/completions”的要求数据进行针对性检测 ，可有效拦截恶意机关的prompt_embeds参数 ，防备该缝隙引发的vLLM服务崩溃问题。
MAF精准拦截vLLM RCE缝隙（CVE-2025-62164）
通过深度分解Langflow、Ollama等多个高危供给链缝隙 ，GA黄金甲发现只管AI供给链中下游框架和利用迭代快率较快 ，但其安全风险性质仍属于传统Web安全问题领域 ，其中远程代码执杏注反序列化、肆意文件读取是呈显斓率最高的缝隙类型。具体如下表所示：
基于此洞察 ，GA黄金甲MAF不仅持续维持着对行业热点缝隙的敏感嗅觉与急剧响应能力 ，更致力于构建一套基于攻击道理的“算法免疫”系统。该系统继承了GA黄金甲WAF在传统安全领域的成熟检测能力 ，对号令注入、代码执杏注SSRF等威胁具备美满的防护算法 ，并针对LLM场景实现了流量特点适配。因而 ，无论是vLLM的反序列化缝隙 ，还是Dify的SSRF攻击 ，只有攻击行为触发了底层恶意特点 ，即便在0-day缝隙发作的窗口期 ，MAF也能实现正确鉴别与有效拦截。
AI时期的大模型安全防护 ，已延长至供给链的每一个环节 ，vLLM高危缝隙的发作批注 ，大模型安全防护必须突破“单点防御”局限 ，覆盖LLM全性命周期阶段。GA黄金甲MAF大模型利用防火墙凭借“一点部署、全链防护”的架构优势 ，以及基于攻击道理的算法防护能力 ，破解LLM供给链安全难题 ，确保每一个表部组件都经过严格安全校验 ，为企业智能交互提供坚实的安全保险。
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