据The Hacker News消息，网络安全研究人员披露了 Ollama 人工智能模型中的六个安全漏洞，攻击者可能会利用这些漏洞执行各种操作。

Ollama 是一个开源应用程序，允许用户在 Windows、Linux 和 macOS 设备上本地部署和操作大型语言模型 （LLM）。迄今为止，该模型在 GitHub 上的项目存储库已被分叉 7600 次。

研究员在一份报告中指出，这些漏洞可能允许攻击者通过单个 HTTP 请求执行广泛的恶意操作，包括拒绝服务 （DoS） 攻击、模型中毒、模型盗窃等。

这 6 个漏洞的简要描述如下 -

• 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，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 /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、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，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。

参考来源：

Critical Flaws in Ollama AI Framework Could Enable DoS, Model Theft, and Poisoning