2025年11月24日，一则震动全球AI产业的安全警报正式拉响——被誉为“LLM推理性能标杆”的开源推理引擎vLLM，被曝光存在高危漏洞CVE-2025-62164，CVSS评分高达8.8分，处于“严重”威胁等级。作为当前全球增速最快、部署范围最广的LLM推理基础设施之一，vLLM已深度嵌入互联网服务、企业级AI平台、智能终端等各类场景，此次漏洞覆盖其0.10.2及后续所有版本，直接将数百万线上AI系统推向“无防护”境地，可能引发全球性的服务器瘫痪、数据泄露与恶意代码攻击浪潮，为狂飙突进的AI产业揭开了底层安全的致命短板。

漏洞溯源：三重技术缺陷叠加，恶意张量撕开内存防线

CVE-2025-62164的爆发并非单一代码失误，而是“框架特性变更+校验机制缺失+内存操作风险”三重因素叠加的必然结果，其技术链路清晰且极具代表性，暴露了AI推理引擎在底层数据处理中的安全盲区。

1. 核心诱因：PyTorch版本更新埋下安全隐患

vLLM的张量加载逻辑依赖PyTorch框架的torch.load()函数，为降低安全风险，开发团队已指定weights_only=true参数，限制仅加载模型权重数据。但PyTorch 2.8.0版本的一项底层优化彻底打破了这一防护：为提升稀疏张量的处理效率，该版本默认禁用了稀疏张量的完整性校验机制。这一变更原本是性能导向的优化，却未考虑到外部输入场景下的攻击风险，直接为恶意数据注入打开了“方便之门”。

2. 关键漏洞：vLLM缺乏二次校验兜底机制

在PyTorch默认关闭稀疏张量校验后，vLLM的completions API端点未建立补充校验逻辑，对用户传入的嵌入数据（embeddings）仅进行基础格式检查，未针对张量的内存边界、数据完整性、逻辑一致性开展深度验证。这种“依赖第三方框架安全+自身校验缺失”的设计，使得攻击者可利用框架特性漏洞，绕过所有表层防护，直接将恶意构造的张量数据传入核心处理流程。

3. 致命后果：越界内存写入触发RCE风险

当恶意稀疏张量被传入vLLM的to_dense()函数进行格式转换时，由于缺乏边界校验，张量中的恶意数据会触发越界内存写入——这一底层内存操作异常会直接篡改服务器进程的内存空间，破坏代码执行的栈结构与指令序列。更危险的是，攻击者可通过精准构造张量数据，将恶意代码注入内存执行区，借助服务器的运行权限完成远程代码执行（RCE），实现从“数据输入”到“权限掌控”的完整攻击链路。

值得警惕的是，该攻击的实施门槛极低：攻击者无需掌握复杂的系统漏洞利用技巧，无需获取目标服务器的前置权限，仅需通过公开的API接口提交包含恶意嵌入的常规请求，即可触发漏洞。这种“低门槛、高危害”的特性，使其成为黑灰产组织的“首选攻击工具”，可能在短时间内形成规模化攻击浪潮。

影响辐射：从单点服务瘫痪到全产业链安全震荡

vLLM作为AI产业的“基础设施级组件”，其漏洞影响早已超越单一产品范畴，呈现出“单点漏洞→全链传导→生态风险”的扩散态势，对不同行业、不同环节的AI部署造成多层次冲击。

1. 直接冲击：互联网服务面临大规模DoS攻击

对于依赖vLLM提供实时推理服务的互联网企业而言，攻击者可通过自动化工具批量发送恶意请求，快速触发服务器内存崩溃，导致AI服务中断。以智能客服、内容生成平台、AI搜索工具为例，这类服务的日均请求量可达数千万次，一旦瘫痪，不仅会造成数百万级的直接经济损失，还会因用户体验崩塌导致品牌声誉严重受损。更严重的是，部分依赖AI进行流量调度、风险控制的平台，可能因服务中断引发次生故障，形成“多米诺骨牌效应”。

2. 深度危害：企业级AI平台遭遇权限沦陷与数据泄露

企业级AI平台往往存储着核心业务数据、模型训练样本、用户隐私信息等敏感资产，且具备访问内部系统的权限。一旦攻击者通过CVE-2025-62164实现RCE，可直接掌控服务器，窃取海量敏感数据——例如金融机构的客户交易记录、医疗机构的病历数据、科技企业的核心算法模型。更危险的是，攻击者可能植入后门程序，长期潜伏在系统中，持续窃取数据或篡改AI决策结果，对业务安全造成不可逆的伤害。

3. 供应链风险：开源生态引发“一损俱损”连锁反应

vLLM作为开源组件，已被整合进数百款AI框架、开发工具与SaaS产品中，形成了庞大的下游供应链。此次漏洞会通过“开源组件→第三方工具→终端应用”的路径快速传导，导致大量未直接使用vLLM的企业“被动中招”。例如，某企业使用的AI开发平台内置了受影响版本的vLLM，即使企业自身未暴露API接口，也可能因开发平台的后台进程被攻击，引发内部网络安全事件。这种供应链传导效应，凸显了开源AI生态在安全协同上的巨大短板。

4. 行业延伸：关键领域AI系统面临合规与安全双重危机

在金融、医疗、能源、交通等关键领域，AI系统已成为核心业务的支撑。以金融行业的AI风控系统为例，若因漏洞被攻击者篡改决策逻辑，可能导致虚假交易放行、信贷风险失控；医疗行业的AI诊断工具若被植入恶意代码，可能输出错误诊断结果，危及患者生命安全。这些场景下的安全事件，不仅会造成经济损失，还可能触发严格的监管问责，让企业面临合规处罚与法律风险。

应急防护：“修复+隔离+监测”三重方案筑牢临时防线

目前，vLLM官方已通过#27204号合并请求发布修复补丁，核心修复措施包括：恢复稀疏张量的完整性校验、在completions API中增加张量边界检测、优化to_dense()函数的内存操作逻辑。但考虑到企业部署环境的复杂性、版本更新的滞后性，仅靠官方补丁难以快速覆盖所有风险，建议采取“快速修复+临时隔离+实时监测”的三重应急方案，实现风险闭环。

1. 第一优先级：完成版本升级与漏洞修复

立即开展全环境vLLM版本排查，确认所有部署实例的版本号：若处于0.10.2及以上未修复版本，需在48小时内完成升级，优先部署包含#27204补丁的最新版本；对于无法立即升级的核心业务系统，可临时回退至vLLM 0.10.1版本（未受PyTorch 2.8.0特性影响），并关闭非必要的completions API功能，减少攻击面。

2. 临时隔离：通过接口管控阻断攻击路径

在完成版本升级前，需通过技术手段限制恶意请求的接入：一是在API网关层配置张量数据校验规则，对传入的嵌入数据进行大小限制（建议单张量数据不超过100MB）、格式校验（仅允许指定维度的张量输入）与完整性验证（校验张量校验和）；二是启用请求来源白名单，仅允许可信IP地址访问completions API，阻断外部匿名请求；三是暂时禁用稀疏张量处理功能，强制所有输入张量以稠密格式传入，从场景上规避漏洞触发条件。

3. 实时监测：建立漏洞攻击预警机制

部署内存监测工具（如Valgrind、AddressSanitizer），实时监控vLLM进程的内存操作，一旦发现越界写入行为，立即触发告警并终止进程；同时，分析服务器访问日志，重点排查包含异常张量数据的请求（如张量维度异常、数据长度超出常规范围），追溯攻击来源并拉黑相关IP；对于核心业务系统，可部署AI安全监测平台，通过行为分析识别恶意请求模式，实现攻击的提前预警与拦截。

行业警示：AI基础设施安全进入“深水区”，原生防护刻不容缓

CVE-2025-62164的爆发绝非孤例，而是AI产业快速扩张过程中底层安全问题的集中爆发。随着LLM推理引擎、AI框架、专用芯片等基础设施成为数字经济的“底层骨架”，其安全稳定性直接决定了AI产业的发展上限。从行业发展趋势来看，未来AI安全将面临三大挑战，也孕育着三大变革方向。

1. 挑战一：底层技术漏洞成为攻击新靶点，防护难度陡增

传统网络安全攻击多聚焦于应用层（如SQL注入、XSS跨站脚本），而AI时代的攻击正逐步向底层渗透——张量操作、模型序列化、硬件加速接口、显存管理等技术细节，都可能成为漏洞突破口。这类底层漏洞具有“隐蔽性强、影响范围广、利用门槛低”的特点，且修复需要修改核心代码，对兼容性和性能影响较大，防护难度远超应用层攻击。未来，攻击者将更加关注AI框架、推理引擎等底层组件的安全缺陷，形成“专攻底层、以点破面”的攻击模式。

2. 挑战二：开源生态安全责任分散，协同防护机制缺失

开源模式是AI技术快速普及的核心动力，但也带来了安全责任“碎片化”的问题：开源项目多由社区维护，缺乏专业的安全团队，漏洞披露与修复流程缓慢；下游企业在使用开源组件时，往往忽视安全审计，直接“拿来即用”；组件之间的依赖关系复杂，一个组件的漏洞可能通过供应链传导至数十款产品。这种“各自为战”的现状，使得开源AI生态难以形成有效的安全协同，漏洞修复的“时滞性”与风险传导的“快速性”形成尖锐矛盾。

3. 挑战三：传统安全防护体系失效，AI原生安全理念亟待落地

当前，多数企业仍沿用传统网络安全的防护思路（如防火墙、入侵检测系统）来保护AI系统，但这些方案无法应对AI技术特有的安全风险——例如张量数据注入、模型投毒、对抗样本攻击等。传统安全防护聚焦“外部入侵拦截”，而AI系统的安全风险既可能来自外部攻击，也可能源于内部模型缺陷、数据污染、逻辑漏洞。这意味着，AI安全需要建立“原生防护”理念，将安全设计融入模型开发、框架搭建、部署运维的全流程，而非仅在终端加装“防护插件”。

变革方向：构建“全流程、协同化、智能化”的AI安全体系

面对日益严峻的AI安全挑战，行业需要从“被动修复”转向“主动防御”，构建适配AI技术特性的安全体系：

• 在技术层面，推动AI框架与推理引擎的“安全原生设计”——例如在张量处理中内置强制校验机制、在模型序列化时加入数字签名、在内存操作中引入边界保护技术；同时，开发AI专用安全工具，如张量数据安检系统、模型漏洞扫描平台、AI攻击行为监测工具，实现风险的精准识别与快速阻断。

• 在生态层面，建立开源AI组件的安全共治机制——由行业协会牵头，制定开源AI组件的安全标准与审计规范；推动漏洞披露平台与开源社区的联动，实现漏洞信息的实时共享；鼓励企业参与开源组件的安全贡献，形成“漏洞发现→披露→修复→反馈”的闭环流程。

• 在企业层面，强化AI安全治理能力——将AI安全纳入企业整体安全战略，建立专业的AI安全团队；在采购开源组件时，开展严格的安全审计，优先选择通过安全认证的版本；定期开展AI系统的渗透测试与漏洞演练，提升应急响应能力。

结语：安全是AI产业的“生命线”，不可为增速而失底线

CVE-2025-62164的爆发，为狂飙突进的AI产业按下了“安全暂停键”。在AI技术快速迭代、规模化应用的今天，底层基础设施的安全稳定远比短期性能提升更为重要——一旦安全防线失守，再好的技术性能、再广的应用场景，都可能沦为攻击工具，给企业与用户带来不可挽回的损失。

对于AI企业而言，此次漏洞是警示，更是契机：需要重新审视“速度与安全”的平衡，将安全理念融入技术创新的核心；对于行业而言，需要加快建立AI安全标准与协同机制，推动形成“技术创新+安全保障”的双轮驱动格局；对于监管机构而言，需要出台针对性的安全规范，引导AI产业在合规框架内健康发展。

AI产业的未来，不仅取决于技术的先进度，更取决于安全的可靠度。唯有筑牢底层安全防线，才能让AI技术真正服务于人类社会，在数字经济的浪潮中行稳致远。