[Bug]: Latest Nvidia GPU Operator v26.7.1 reports large numbers of critical and high CVEs in Trivy scan output
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@rahulait ci sta già lavorando.
Dal 1/10/2026.
Valutazione
Questa issue non è ancora stata valutata.
Descrizione
Describe the bug
Running Trivy scanner on each of the component container images of GPU Operator v26.7.1 reports following CVEs:
| Severity | Count | Score range |
|---|---|---|
| Critical | 49 | [9.0-10] |
| High | 3776 | [7.0,9.0) |
| Medium | 8671 | [4.0,7.0) |
| Low | 265 | [1.0,4.0) |
Attached zip file nvidia-gpu-operator-cve-scan-results.zip
contains:
- Raw trivy json format reports
- CVS format summary grouped into per-severity directory (containing per container image csv data CVE ID, CVE score, package name, package version)
- A script to transform json raw data into CVS data
To Reproduce
- Enumerate all container images from GPU Operator helm chart
- Run trivy scanner to generate json format report per container image, e.g.
docker run --rm aquasec/trivy:0.74.0 image --format json "<container-image-path>" > "<container-image-name-version.json>"
- Run the json2csv.sh script to generate CVE report, summary.
Expected behavior
Our customers deploying Nvidia GPU Operator have a security policy prohibiting OSS packages with any Critical and High CVEs (i.e. CVE score >= 7.0), their policy requires
- either fixes to CVEs
- or per-CVE non-exploitability confirmation/explanation
- or per-CVE mitigation actions
Environment (please provide the following information):
- GPU Operator Version: v26.7.1
- OS: Ubuntu 24.04.4 LTS
- Kernel Version: 6.17.0-35-generic
- Container Runtime Version: containerd://2.2.5+vmware.1-fips
- Kubernetes Distro and Version: VMware Kubernetes Service - VMware Kubernetes Release v1.35.6+vmware.1
- Lingua principale
- Go
- Stelle
- 2.9k
- Fork
- 569
- Merge medio
- 1g 10h
- PR unite (30g)
- 78
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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