一、背景介绍
近日监测到 llama.cpp 远程代码执行漏洞(CVE-2026-34159)，目前该漏洞 PoC 和技术细节已公开。鉴于该漏洞影响范围较大，建议尽快做好自查及防护。
1.1漏洞描述
llama.cpp 是一款由 GGML 社区开发的高性能 C/C++ 大语言模型推理引擎，支持LLaMA、Falcon、Mistral 等数十种主流开源 LLM的本地与分布式部署，通过轻量级 RPC 架构实现多节点分布式推理、负载均衡与模型并行计算，广泛应用于 AI 私有化部署、边缘计算、科研实验与企业级 LLM 服务场景。
该漏洞源于 RPC 后端的 deserialize_tensor() 函数，在处理 GRAPH_COMPUTE 消息时，当tensor 的 buffer 字段为 0 时会完全跳过所有边界和有效性验证，导致攻击者可直接控制result->data 指针。攻击者可结合 ALLOC_BUFFER 和 BUFFER_GET_BASE 消息实现指针泄露，绕过 ASLR，最终通过构造 GRAPH_COMPUTE 消息实现任意内存读写，并通过函数指针劫持（如覆盖 iface.clear 为system()）达成远程代码执行。
1.2漏洞编号
CVE-2026-34159
1.3漏洞等级
高危
二、修复建议
2.1受影响的版本
llama.cpp < b8492
2.2修复建议
官方已发布安全补丁，请及时更新至最新版本：
llama.cpp >= b8492
下载地址：
https://github.com/ggml-org/llama.cpp/commit/39bf0d3c6a95803e0f41aaba069ffbee26721042
请各单位高度关注，若有使用老版本llama.cpp的师生，请尽快下载安全补丁。