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 。高防服务器

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 -

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、源码库中国 、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服务器租用影响。

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 ，亿华云就相当于将Docker套接字暴露在公共互联网上，从而容易被攻击者利用。

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