CVE-2026-33625

🎯 CVE-2026-33625 🧪 PoC 🇪🇺 EUVD

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CVE-2026-33625 | LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving large language models. Versions 012.1 through 0.12.2 contain a code injection vulnerability in `lmdeploy/pytorch/config.py` line 620 that allows an attacker to execute arbitrary Python code by publishing a malicious HuggingFace model with a crafted `quantization_config.quant_dtype` value. When a user loads the model with lmdeploy, the `quant_dtype` is passed to `eval(f'torch.{quant_dtype}')` withou

LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving large language models. Versions 012.1 through 0.12.2 contain a code injection vulnerability in `lmdeploy/pytorch/config.py` line 620 that allows an attacker to execute arbitrary Python code by publishing a malicious HuggingFace model with a crafted `quantization_config.quant_dtype` value. When a user loads the model with lmdeploy, the `quant_dtype` is passed to `eval(f'torch.{quant_dtype}')` without any validation. Version 0.12.3 contains a patch.

Klassifikation & Betroffenheit:

CWE-400 InternLM LMDeploy 0.12.1, < 0.12.3

Uncontrolled Resource Consumption 🎯 High

The product does not properly control the allocation and maintenance of a limited resource.

🛡️ Empfohlene Mitigation: Design throttling mechanisms into the system architecture. The best protection is to limit the amount of resources that an unauthorized user can cause to be expended. A strong authentication and access control model will help prevent such attacks from occurring in the first place. The login application should be protec…

Vollständige Definition bei MITRE ➔

⚔️ Typische Angriffsmuster (CAPEC):

CAPEC-147 · XML Ping of the Death (Medium) CAPEC-227 · Sustained Client Engagement CAPEC-492 · Regular Expression Exponential Blowup

🎯 ATT&CK-Techniken (Kill-Chain-Verhalten):

T1499 · Endpoint Denial of Service

🧩 Ähnliche Schwachstellen (Hersteller/Klasse/Score-Band):

CVE-2026-105135 10.0 CVE-2026-28575 10.0 CVE-2026-0064 10.0 CVE-2026-22239 10.0 CVE-2021-44228 10.0

🩹 Patch verfügbar (OSV):

🩹 8ea459f49ed9cd943481073011424919e31e3e3b (Commit)

📚 Referenzen & Quellen:

🇪🇺 Original-Eintrag (ENISA EUVD) 🇺🇸 NVD-Eintrag

Ausnutzungs-Zeitleiste:

Reserviert 2026

Veröffentlicht 09/2026

Heute 09.11.

CVSS-Vektor-Analyse: 8.8

AV · Angriffsvektor Netzwerk

AC · Komplexität Gering

PR · Privilegien Keine

UI · Interaktion Erforderlich

S · Scope Unverändert

C · Vertraulichkeit Hoch

I · Integrität Hoch

A · Verfügbarkeit Hoch

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

CNA-Bewertung (GitHub_M): 8.8 CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:R/S:U/C:H/I:H/A:H

Veröffentlicht:18.09.2026

Aktualisiert:22.09.2026 15:08

Assigner (CNA):GitHub_M

EUVD-ID:EUVD-2026-83202

CWE-400 ✓ Offizieller Patch / Advisory verfügbar

💡 Gegenmaßnahme: Sicherheits-Update des Herstellers zeitnah einspielen und Netzwerksegmentierung prüfen.

Tier	CVEs	Anteil
≥90 %	785	0,2 %
≥50 %	3.559	0,9 %
≥10 %	13.139	3,2 %
<10 %	396.072	95,8 %

Datenquellen & Methodik: Primärquelle ist die EUVD der ENISA (laufender Datenbank-Sync, alle 15 Minuten), abgeglichen mit dem CISA-KEV-Katalog und der NVD — Detail-Dossiers reichern fehlende Felder live per NVD an — mit Fallback auf CIRCL vulnerability-lookup (EU/Non-Profit, aggregiert CVE-, GitHub- und OSV-Advisories). Der CISA-KEV-Katalog (Known Exploited Vulnerabilities, ~1.700 aktiv ausgenutzte Schwachstellen) wird bei jedem Sync vollständig neu geladen und kreuzreferenziert — filterbar über die KEV-Pille. CVSS 3.1 wird nach Ampel-Logik aus Verteidigersicht dekodiert; EPSS bezeichnet die 30-Tage-Exploit-Wahrscheinlichkeit (FIRST.org).

🇪🇺 ENISA EUVD 🇺🇸 NVD ⚠️ CISA KEV ⚡ EPSS

8.8 HIGH

EPSS

0.4%

CVE-2026-33625 🌐 Netzwerk (Remote) 🔓 Keine Authentifizierung nötig

InternLM

CVE-2026-33625 | LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving large language models. Versions 012.1 through 0.12.2 contain a code injection vulnerability in `lmdeploy/pytorch/config.py` line 620 that allows an attacker to execute arbitrary Python code by publishing a malicious HuggingFace model with a crafted `quantization_config.quant_dtype` value. When a user loads the model with lmdeploy, the `quant_dtype` is passed to `eval(f'torch.{quant_dtype}')` withou

CWE-400 ✓ Offizieller Patch / Advisory verfügbar

💡 Gegenmaßnahme: Sicherheits-Update des Herstellers zeitnah einspielen und Netzwerksegmentierung prüfen.

vor 1 Monat ↻ vor 1 Monat

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