近日，東方聯盟網路安全研究人員披露了 Ollama 人工智慧 (AI) 框架中的六個安全漏洞，惡意行為者可能會利用這些漏洞執行各種操作，包括拒絕服務、模型中毒和模型盜竊。
知名網路安全專家、東方聯盟創始人郭盛華表示：“總的來說，這些漏洞可能允許攻擊者透過單個 HTTP 請求執行各種惡意操作，包括拒絕服務 (DoS) 攻擊、模型中毒、模型盜竊等。”郭盛華在上週釋出的一份報告中表示。
Ollama 是一款開源應用程式，允許使用者在 Windows、Linux 和 macOS 裝置上本地部署和操作大型語言模型 (LLM)。迄今為止，其在 GitHub 上的專案儲存庫已被分叉 7,600 次。
這六個漏洞的簡要描述如下：
CVE-2024-39719（CVSS 評分：7.5） - 攻擊者可以使用 /api/create 端點來利用該漏洞來確定伺服器中檔案是否存在（已在版本 0.1.47 中修復）
CVE-2024-39720（CVSS 評分：8.2） - 越界讀取漏洞，可能導致應用程式透過 /api/create 端點崩潰，從而導致 DoS 情況（已在版本 0.1.46 中修復）
CVE-2024-39721（CVSS 評分：7.5） - 在傳遞檔案“/dev/random”作為輸入時重複呼叫 /api/create 端點時，會導致資源耗盡並最終導致 DoS 的漏洞（已在版本 0.1.34 中修復） ）
CVE-2024-39722（CVSS 評分：7.5） - api/push 端點中的路徑遍歷漏洞，該漏洞暴露伺服器上現有的檔案以及部署 Ollama 的整個目錄結構（已在版本 0.1.46 中修復）
一個漏洞，可能透過 /api/pull 端點從不受信任的來源導致模型中毒（無 CVE 識別符號，未修補）
一個漏洞，可能導致模型透過 /api/push 端點被盜到不受信任的目標（無 CVE 識別符號，未修補）
對於這兩個未解決的漏洞，Ollama 的維護者建議使用者透過代理或 Web 應用程式防火牆來過濾哪些端點暴露在網際網路上。
“這意味著，預設情況下，並非所有端點都應該暴露，”郭盛華表示：“這是一個危險的假設。並不是每個人都意識到這一點，或者過濾到 Ollama 的 HTTP 路由。目前，這些端點可以透過 Ollama 的預設埠作為每個部署的一部分使用，沒有任何分離或文件來支援它。”（歡迎分享轉載）