字数 910，阅读大约需 5 分钟

警惕安全隐患！Ollama 大模型工具被指存在严重漏洞

引言

近日，国家网络安全通报中心发布了关于开源跨平台大模型工具 Ollama 的安全预警。报告指出，该工具在默认配置下存在严重安全漏洞，可能引发未授权访问、模型窃取等一系列安全风险。这一消息在业界引起广泛关注，尤其是在企业和科研机构日益依赖此工具的背景下。本文将深入分析 Ollama 的安全漏洞及其潜在影响，并提出相应的防范措施。

Ollama 大模型工具简介

Ollama 是一款开源的跨平台大模型工具，在人工智能领域，尤其是自然语言处理和机器学习领域得到广泛应用。其开源特性吸引了大量社区支持，许多组织选择将其进行私有化部署。然而，这种广泛应用和私有化部署也使得 Ollama 的安全漏洞问题更加突出。

安全漏洞详解

默认配置下的风险

根据国家网络安全通报中心的报告，Ollama 在默认配置下存在以下安全风险：

• • 未授权访问：攻击者可能利用未授权的访问权限调用模型服务，获取模型信息。
• • 模型窃取：攻击者可能通过恶意指令删除模型文件或窃取敏感数据。
• • 服务中断：攻击者可能通过参数窃取和恶意文件上传等操作，影响模型服务的核心数据和算法的完整性。

影响范围

清华大学网络空间测绘联合研究中心的分析表明，Ollama 的安全漏洞影响广泛，特别是对于未更改默认配置的私有化部署用户，风险更为显著。许多用户在部署时忽视了默认配置的潜在危害，可能导致数据泄露、算力盗取及服务中断等网络安全问题。

权威数据与行业报告

国家网络安全通报中心报告

国家网络安全通报中心的报告强调，Ollama 的安全漏洞可能引发未授权访问、模型窃取等风险。报告指出，目前已发现大量受影响的服务器暴露在互联网上，用户应加强隐患排查，及时进行安全加固。

清华大学网络空间测绘联合研究中心分析

清华大学网络空间测绘联合研究中心的分析显示，Ollama 的安全漏洞影响范围广泛，特别是对于未更改默认配置的私有化部署用户，风险更为显著。

防范建议

针对这些安全威胁，建议用户采取以下措施：

1. 1. 全面排查：对 Ollama 工具进行全面排查，发现网络攻击迹象时，及时向当地公安网安部门报告并配合调查处理。
2. 2. 安全加固：增强安全意识，采取防范措施，更改默认配置以确保网络安全。
3. 3. 社区合作：积极参与 Ollama 社区，共同发现和修复安全漏洞，提升整体安全性。

参考链接

• • 国家网络安全通报中心报告^[1]
• • 清华大学网络空间测绘联合研究中心分析^[2]

引用链接

[1] 国家网络安全通报中心报告: #
[2] 清华大学网络空间测绘联合研究中心分析: #