近期，随着国产大模型 DeepSeek 的迅速流行，越来越多的企业和个人选择将其进行私有化部署。然而，根据奇安信资产测绘鹰图平台的监测数据，在 8971 个运行 Ollama 大模型框架的服务器中，有 6449 个活跃服务器，其中 88.9% 的服务器未采取有效的安全防护措施，处于“裸奔”状态。这种状态导致任何人都可以在未经授权的情况下访问这些服务，从而引发数据泄露、服务中断、算力盗用甚至模型文件被删除等严重风险。
1.Ollama工具的安全漏洞
Ollama 是一款用于私有化部署大模型的工具，支持 DeepSeek、Qwen、Llama、Mistral 等多种语言模型。
默认未设置身份验证和访问控制功能，导致服务 API 接口（如http://XX.XX.XX.XX:11434）可在未经授权的情况下被调用。
2024年11月，研究人员披露了 Ollama 框架中的六个安全漏洞，可能被利用执行拒绝服务攻击（DDoS）、模型污染和模型盗窃等恶意行为。
2.大模型服务器的安全风险
服务器未进行必要的安全配置，如未启用防火墙、未设置 IP 白名单、未对数据传输进行加密。
已出现通过自动化脚本扫描“裸奔”状态的 DeepSeek 服务器，并恶意占用大量计算资源，导致部分用户服务器崩溃的事件。
| 漏洞名称 | 风险等级 | 漏洞概述 |
| Ollama 未授权访问风险 |
中风险 |
Ollama 默认未设置身份验证和访问控制功能，其服务 API 接口（如http://XX.XX.XX.XX:11434）可在未授权情况下被调用，攻击者可远程访问该接口，窃取知识库、投喂虚假信息或滥用模型推理资源。 |
| Ollama 模型管理接口风险 |
中风险 |
攻击者可通过未授权访问 Ollama 的模型管理接口，读取、下载或删除私有模型文件。 |
| Ollama 模型推理接口风险 |
中风险 |
攻击者可利用未授权访问的模型推理接口，执行任意 Prompt 指令，滥用模型推理资源。 |
| Ollama 系统配置接口风险 |
中风险 |
攻击者可能通过未授权访问篡改 Ollama 服务参数，影响系统配置。 |
| Ollama 远程代码执行漏洞(CVE-2024-37032) | 高危（CVSS评分9.1） | 在 Ollama 0.1.34 之前的版本中存在远程代码执行漏洞，攻击者无需身份验证即可通过接口操控服务器，实现任意代码执行。 |
| Ollama 路径遍历漏洞(CVE-2024-45436) | 高危（CVSS评分9.1） | 在 Ollama 0.1.47 之前的版本中，extractFromZipFile函数在处理ZIP文件解压时，未能正确限制文件路径，导致攻击者可以通过特制的ZIP文件将文件解压到父目录之外。 |
| Ollama 信息泄露漏洞(CVE-2024-39722) | 高危（CVSS评分7.5） | 在 Ollama 0.1.46 之前的版本中发现了一个漏洞。它通过 api/push 路由中的路径遍历，攻击者可以通过发送包含不存在的文件路径参数的恶意请求，利用该漏洞确定服务器上文件的存在性。 |
| Ollama 信息泄露漏洞(CVE-2024-39719) | 高危（CVSS评分7.5） | Ollama 0.3.14 及之前版本存在信息泄露漏洞，该漏洞源于/api/create端点对路径参数处理不当。攻击者可以通过发送包含不存在的文件路径参数的恶意请求，利用该漏洞确定服务器上文件的存在性，从而可能泄露敏感信息。 |
| Ollama DNS 重绑定漏洞(CVE-2024-28224) | 高危（CVSS评分8.8） | Ollama 在 0.1.29 版本之前存在一个 DNS 重绑定漏洞，可能允许远程访问完整 API，从而让未经授权的用户与大型语言模型聊天、删除模型或导致拒绝服务（资源耗尽）。 |
| Ollama 拒绝服务漏洞(CVE-2024-39721) | 高危（CVSS评分7.5） | Ollama 在 0.1.34 版本之前存在一个拒绝服务漏洞，该漏洞存在于Ollama的/api/create端点中，CreateModelHandler函数未对用户控制的req.Path参数进行适当验证。攻击者可以通过向该端点发送包含特殊文件路径（如/dev/random）的POST请求，使程序进入无限循环，耗尽系统资源，最终导致拒绝服务。 |
| Ollama 拒绝服务漏洞(CVE-2024-39720) | 高危（CVSS评分8.2） | 在 Ollama 0.1.46 之前的版本中发现了一个漏洞。攻击者可以利用两个 HTTP 请求上传一个仅包含以 GGUF 自定义魔术头开始的 4 个字节的畸形 GGUF 文件。通过利用一个包含指向攻击者控制的 blob 文件的 FROM 语句的自定义 Modelfile，攻击者可以通过 CreateModel 路由使应用程序崩溃，导致段错误。 |
风险提示
多家政企单位发出风险提示，指出使用 Ollama 工具部署 DeepSeek 等大模型时，存在以下安全隐患：
1.未经授权的访问和调用。
2.数据泄露和服务中断。
3.模型文件被删除，导致系统不可用。
4.算力被非法占用，用于加密货币挖矿或 DDoS 攻击。
1.配置访问控制
若Ollama 仅对本地提供服务，建议设置环境变量 Environment="OLLAMA_HOST=127.0.0.1"，限制为仅本地访问。
若需要对外提供服务，可通过修改 config.yaml 或 settings.json 配置文件限定可调用 Ollama 服务的 IP 地址，或在防火墙等设备上部署 IP 白名单。
2.加强身份认证
立即修改 Ollama 配置，增加身份认证机制。
3.数据加密
对所有传输的数据进行加密，避免敏感信息泄露。
4.部署安全产品
使用专业安全工具（如奇安信大模型卫士）防范越狱攻击、提示词注入等风险。
5.定期检查与维护
定期检查服务器的安全状态，关闭不必要的端口，限制计算资源的使用，并加强监控。
6.升级安全防护手段
针对大模型特有的安全风险，如提示注入攻击、信息内容安全风险、数据隐私泄漏等，升级安全防护手段。
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原文始发于微信公众号（信息安全大事件）：【风险提示】 DeepSeek等大模型私有化服务器部署近九成在“裸奔”，已知漏洞赶紧处理！
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