据清华大学网络空间测绘联合研究中心剖析，开源跨渠道大模型东西Ollama默许装备存在未授权拜访与模型盗取等安全危险危险。鉴于现在DeepSeek等大模型的研究布置和运用非常遍及，大都用户运用Ollama私有化布置且未修改默许装备，存在数据走漏、算力盗取、服务中止等安全危险，极易引发网络和数据安全事情。

  运用Ollma在本地布置DeepSeek等大模型时，会在本地发动一个Web服务，并默许敞开11434端口且无任何鉴权机制。该服务直接暴露在公网环境，存在以下危险：

  1、未授权拜访：未授权用户能随意拜访模型，并使用特定东西直接对模型及其数据来进行操作，进犯者无需认证即可调用模型服务、获取模型信息，乃至经过歹意指令删去模型文件或盗取数据。

  2、数据走漏：经过特定接口可拜访并提取模型数据，引发数据走漏危险。如：经过/api/show接口，进犯者能够获取模型的license等灵敏信息，以及其他接口获取已布置模型的相关灵敏数据信息。

  3、进犯者可使用Ollama结构前史缝隙（CVE-2024-39720/39722/39719/39721），直接调用模型接口施行数据投毒、参数盗取、歹意文件上传及要害组件删去等操作，形成模型服务的中心数据、算法完整性和运转稳定性面对安全危险。

  1、约束Ollama监听规模：仅答应11434端口本地拜访，并验证端口状况。

  2、装备防火墙规矩：对公网接口施行双向端口过滤，阻断11434端口的收支站流量。

  3、施行多层认证与拜访操控：启用API密钥办理，定时替换密钥并约束调用频率。布置IP白名单或零信赖架构，仅授权可信设备拜访。

  4、禁用危险操作接口：如push/delete/pull等，并约束chat接口的调用频率以防DDoS进犯。

  现在，已有很多存在此类安全危险危险的服务器暴露在网络上。主张广阔新老用户加强危险排查，及时进行安全加固，发现遭网络进犯状况第一时间向当地公安网安部分陈述，合作公安网安部分开展调查处置作业。

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