Ollama AI模型发现六大漏洞，能导致DoS攻击、模型中毒

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，服务器租用型中从而导致 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香港云服务器 /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、源码下载中国 、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免费模板影响。

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。