国家网络安全通报中心通报：大模型工具 Ollama 存在安全风险

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GoodNav 于 3 月 3 日报道，国家网络安全通报中心今天发布了针对大模型工具 Ollama 存在安全风险的情况通报，具体内容如下：

根据清华大学网络空间测绘联合研究中心的分析，开源跨平台大模型工具 Ollama 的默认设置存在未授权访问和模型窃取等安全风险。考虑到目前 DeepSeek 等大模型被广泛研究和应用，许多用户在使用 Ollama 的私有化部署时未更改默认设置，这使得其面临数据泄露、算力盗用、服务中断等安全威胁，极有可能引发网络和数据安全事件。

一、风险隐患详细说明

在本地使用 Ollama 部署 DeepSeek 等大模型时，会启动一个 Web 服务，并默认开放 11434 端口，且没有任何鉴权机制。该服务直接暴露于公网环境中，存在以下风险：

1、未授权访问：未授权用户可随意访问模型，并使用特定工具直接对模型及其数据进行操作。攻击者无需进行认证即可调用模型服务、获取模型信息，甚至通过恶意指令删除模型文件或窃取数据。

2、数据泄露：利用特定接口可以访问并提取模型数据，从而引发数据泄露风险。例如，通过 / api / show 接口，攻击者能够获取模型的许可证等敏感信息，以及通过其他接口获取已部署模型的相关敏感数据。

3、攻击者可以利用 Ollama 框架的历史漏洞（CVE-2024-39720/39722/39719/39721），直接调用模型接口进行数据投毒、参数窃取、恶意文件上传及删除关键组件等操作，威胁到模型服务的核心数据、算法完整性和运行稳定性。

二、安全加固建议

1、限制 Ollama 的监听范围：仅允许 11434 端口进行本地访问，并验证端口状态。

2、配置防火墙规则：对公网接口实施双向端口过滤，阻止 11434 端口的进出站流量。

3、实施多层认证和访问控制：启用 API 密钥管理，定期更换密钥并限制调用频率。部署 IP 白名单或者零信任架构，只允许可信设备访问。

4、禁用高风险操作接口：例如 push / delete / pull 等操作，并限制 chat 接口的调用频率以防范 DDoS 攻击。

5、及时修复历史漏洞：定期将 Ollama 更新至安全版本，以修复已知的安全漏洞。

目前，已有大量存在此类安全隐患的服务器暴露于互联网上。建议广大用户加强隐患排查，及时进行安全加固，并在发现遭受网络攻击时第一时间向当地公安网安部门报告，配合公安网安部门开展调查处理工作。