Ollama AI模型发现六大漏洞,能导致DoS攻击、模型中毒

时间:2025-11-27 01:07:02来源:运维技术实践作者:网络安全

据The 模型Hacker News消息  ,网络安全研究人员披露了 Ollama 人工智能模型中的发现六个安全漏洞 ,攻击者可能会利用这些漏洞执行各种操作。大漏洞能导致毒

Ollama 是击模一个开源应用程序,允许用户在 Windows、型中Linux 和 macOS 设备上本地部署和操作大型语言模型 (LLM)。模型迄今为止,发现该模型在 GitHub 上的大漏洞能导致毒项目存储库已被分叉 7600 次。建站模板

研究员在一份报告中指出,击模这些漏洞可能允许攻击者通过单个 HTTP 请求执行广泛的型中恶意操作 ,包括拒绝服务 (DoS) 攻击、模型模型中毒 、发现模型盗窃等 。大漏洞能导致毒

这 6 个漏洞的击模简要描述如下 -

CVE-2024-39719(CVSS 评分:7.5) :攻击者可以使用 /api/create 端点利用该漏洞来确定服务器中是否存在文件(已在版本 0.1.47 中修复)CVE-2024-39720(CVSS 评分 :8.2) :越界读取漏洞,可通过 /api/create 端点导致应用程序崩溃 ,香港云服务器型中从而导致 DoS 情况(已在 0.1.46 版本中修复)CVE-2024-39721(CVSS 分数:7.5) :在将文件“/dev/random”作为输入传递时,重复调用 /api/create 端点时,会导致资源耗尽并最终导致 DoS 的漏洞(已在 0.1.34 版本中修复)CVE-2024-39722(CVSS 分数:7.5) :api/push 端点中的路径遍历漏洞,暴露了服务器上存在的文件以及部署 Ollama 的整个目录结构(已在 0.1.46 版本修复)无 CVE 标识符 ,未修补 漏洞:可通过来自不受信任的来源的模板下载 /api/pull 终端节点导致模型中毒无 CVE 标识符,未修补 漏洞: 可能导致通过 /api/push 终端节点向不受信任的目标进行模型盗窃

对于上述两个未解决的漏洞,Ollama 的维护者建议用户通过代理或 Web 应用程序防火墙过滤哪些端点暴露在了互联网上 。

研究人员称,发现了 9831 个运行 Ollama 面向互联网的独特实例  ,其中大多数位于美国、高防服务器中国 、德国 、韩国 、中国台湾 、法国、英国 、印度、新加坡和中国香港 。其中有四分之一的服务器被认为容易受到这些漏洞的亿华云影响 。

另外 ,云安全公司Wiz在四个多月前披露了一个影响Ollama的严重漏洞(CVE-2024-37032),该漏洞可被利用来实现远程代码执行。

研究人员表示,因为Ollama 可以上传文件,并具有模型拉取和推送功能,因此将未经授权的Ollama暴露在互联网上,源码库就相当于将Docker套接字暴露在公共互联网上,从而容易被攻击者利用 。

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