大模型组件的漏洞与风险

大模型是指参数量庞大、计算资源需求高的机器学习模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。

大模型安全是人工智能发展的核心议题，其重要性体现在三个方面：

1、大模型若被恶意操控可能生成虚假信息、煽动性言论或深度伪造内容，威胁社会信任与公共安全；

2、训练数据的隐私泄露风险可能导致用户敏感信息暴露，侵犯个体权益；

3、模型内在偏见可能放大社会歧视，影响教育、司法等关键领域的公平性。

后门攻击中攻击者通过篡改训练数据或在 模型中植入后门，能够在特定输入条件下操控模型的输出行为。        

对抗性攻击中攻击者可通过恶意指令诱导系统生成物理世界中的危险动作，其危害程度因实体执行能力呈指数级放大。       

数据泄露中尤其是在云端服务场景中，攻击者可能通过模型查询接口推断出训练数据中的敏感信息，甚至通过逆向工程手段窃取模型的核心参数。        

系统框架漏洞中当用于部署大模型的计算框架、推理服务或应用扩展框架，如 llama.cpp、Ollama、Dify、LangChain 等存在未修复的漏洞、 不安全调用时，攻击者可能利用这些缺陷实现远程代码执行，从而获取对系统的控制权。

大模型训练/微调工具是大模型开发的核心组件，其复杂功能和高权限运行环境引入了多重安全风险。典型威胁包括动态反序列化漏洞（如 PyTorch 的 RemoteModule 反序列化RCE）、分布式通信攻击（如 Gloo 后端劫持）、训练流程命令注入（如 LLaMA-Factory的 Shell 注入）以及供应链投毒（如恶意 H5 模型文件）。这些漏洞的根源在于灵活性优先于安全性的设计倾向，需通过沙箱化反序列化、输入强校验、零信任通信和运行时隔离等措施构建纵深防御，以应对日益复杂的攻击场景。

推理优化组件通过模型轻量化、动态批处理、量化压缩等技术提升资源效率和响应速度，但框架如 vLLM 存在严 重漏洞：拒绝服务（如空 prompt 崩溃和资源耗尽）、反序列化导致的远程代码执行 (CVE-2025-24357），以及哈希碰撞引发缓存重用问题。部署组件如 Ollama 通过服务封装和硬件适配简化应用落地，但其漏洞涉及 DNS 重绑定导致 API 未授权访问、路径遍历泄露敏感文件、恶意文件上传引发系统崩溃，以及资源阻塞造成的无限资源消耗。这些漏洞反映出此类模型服务在输入检查、数据处理、资源分配和权限管理上的问题，严重情 况下会导致服务瘫痪、信息泄露或系统被入侵，这也说明在提升效率的同时确保安全同样重要。

大模型应用框架为人工智能技术的广泛应用提供了坚实基础与强大支持，从快速构建框架如 AnythingLLM、QAnything 和 RAGFlow，到 UI 及可视化工具如 OpenWebUI 和Gradio，再到分布式计算/运维工具如 Ray 和 KubePi，它们各司其职又相辅相成，推动着大模型技术不断向前发展。然而，这些框架和工具存在的安全漏洞不容小觑，如路径遍历、SQL 注入、远程代码执行等，可能引发数据泄露、系统入侵等严重问题。因此，开发者在利用这些框架和工具时，必须高度重视安全防护，及时修复漏洞，确保系统的稳定性和安全性，才能让大模型技术更好地服务于社会，持续推动人工智能技术的创新与发展。        

本文来源于天融信阿尔法实验室材料  

原文始发于微信公众号（安全架构）：大模型组件的漏洞与风险