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伴隨著DeepSeek出圈，不少用戶開始本地部署AI大模型。一些潛在風險需要注意。

在本地部署AI的過程中，大模型工具Ollama的使用率日益上升。Ollama是一個本地運行和管理大語言模型的開源工具，它支持用戶在本地設備上運行和管理大模型如Llama 2、DeepSeek-R1。經(jīng)過私有化部署，用戶無需依賴云端即可實現(xiàn)智能對話、文本生成等任務。

微信公眾號“國家網(wǎng)絡安全通報中心”3月3日援引清華大學網(wǎng)絡空間測繪聯(lián)合研究中心分析稱，開源跨平臺大模型工具Ollama默認配置存在未授權訪問與模型竊取等安全隱患。鑒于目前DeepSeek等大模型的研究部署和應用非常廣泛，多數(shù)用戶使用Ollama私有化部署且未修改默認配置，存在數(shù)據(jù)泄露、算力盜取、服務中斷等安全風險，極易引發(fā)網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)安全事件。

DeepSeek是Ollama用戶最常用的模型

相關通報如下：

一、風險隱患詳情

使用Ollma在本地部署DeepSeek等大模型時，會在本地啟動一個Web服務，并默認開放11434端口且無任何鑒權機制。該服務直接暴露在公網(wǎng)環(huán)境，存在以下風險：

1、未授權訪問：未授權用戶能夠隨意訪問模型，并利用特定工具直接對模型及其數(shù)據(jù)進行操作，攻擊者無需認證即可調(diào)用模型服務、獲取模型信息，甚至通過惡意指令刪除模型文件或竊取數(shù)據(jù)。

2、數(shù)據(jù)泄露：通過特定接口可訪問并提取模型數(shù)據(jù)，引發(fā)數(shù)據(jù)泄露風險。如：通過/api/show接口，攻擊者能夠獲取模型的license等敏感信息，以及其他接口獲取已部署模型的相關敏感數(shù)據(jù)信息。

3、攻擊者可利用Ollama框架歷史漏洞（CVE-2024-39720/39722/39719/39721），直接調(diào)用模型接口實施數(shù)據(jù)投毒、參數(shù)竊取、惡意文件上傳及關鍵組件刪除等操作，造成模型服務的核心數(shù)據(jù)、算法完整性和運行穩(wěn)定性面臨安全風險。

二、安全加固建議

1、限制Ollama監(jiān)聽范圍：僅允許11434端口本地訪問，并驗證端口狀態(tài)。

2、配置防火墻規(guī)則：對公網(wǎng)接口實施雙向端口過濾，阻斷11434端口的出入站流量。

3、實施多層認證與訪問控制：啟用API密鑰管理，定期更換密鑰并限制調(diào)用頻率。部署IP白名單或零信任架構，僅授權可信設備訪問。

4、禁用危險操作接口：如push/delete/pull等，并限制chat接口的調(diào)用頻率以防DDoS攻擊。

5、歷史漏洞修復：及時更新Ollama至安全版本，修復已知安全漏洞。

“國家網(wǎng)絡安全通報中心”文章提醒，目前，已有大量存在此類安全隱患的服務器暴露在互聯(lián)網(wǎng)上。建議廣大用戶加強隱患排查，及時進行安全加固，發(fā)現(xiàn)遭網(wǎng)絡攻擊情況第一時間向當?shù)毓簿W(wǎng)安部門報告，配合公安網(wǎng)安部門開展調(diào)查處置工作。

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