紧急提醒：关于大模型工具Ollama存在安全风险的情况通报

一，通报内容概述：

清华大学网络空间测绘联合研究中心发现，开源跨平台大模型工具 Ollama 的默认配置存在严重安全隐患。当下，像 DeepSeek 等大模型被广泛研究、部署与应用，而多数用户采用 Ollama 进行私有化部署且未更改默认配置，这使得面临 数据泄露、算力盗取、服务中断 等多重安全风险，极易触发网络和数据安全事件。

二、Ollama 简介

Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，旨在简化大型语言模型（LLM）的本地部署和管理。

它支持多种先进的模型，如 LLaMA、DeepSeek、Mistral 等，并提供简单易用的界面和 API。

Ollama 的特点包括轻量级设计、跨平台支持（Windows、Linux、macOS）、模型微调与自定义功能，以及高效的推理性能。

由于其便捷性和开源特性，Ollama 获得了大量用户的青睐，被广泛用于本地部署 DeepSeek 等大模型。

然而，其默认配置存在安全隐患，导致许多用户在使用过程中忽略了必要的安全限制。

三、具体风险详情

1，未授权访问

Ollama 默认会开启一个 Web 服务，监听本地的 11434 端口。

这个端口在默认情况下没有任何身份验证机制， 就像一扇没有上锁的门，任何人都可以随意进入 。

如果攻击者发现了这个端口，他们可以轻松地访问你的模型，甚至对模型进行操作。

比如，他们可以随意调用模型服务，获取模型的详细信息，或者通过恶意指令删除模型文件，甚至窃取存储在模型中的数据。

这就好比你的私人文件被别人随意查看甚至篡改，后果不堪设想。

2，数据泄露

Ollama 提供了一些接口，比如 /api/show ，这些接口在正常情况下用于展示模型的一些基本信息。

攻击者可以利用这些接口，轻松获取模型的敏感信息，比如模型的授权许可（license）等。

这些信息一旦泄露，可能会被用于非法用途，甚至导致你的模型被恶意利用。

就像你的银行账户信息被泄露，可能会被他人盗用一样 。

模型数据的泄露也会给用户带来巨大的安全隐患。

3，漏洞利用风险

Ollama 框架在过去曾被发现存在一些漏洞（如 CVE-2024-39720/39722/39719/39721）。

攻击者可以利用这些漏洞，直接通过模型接口实施各种恶意操作。

他们可以向模型中注入错误的数据（ 数据投毒 ），篡改模型的参数（ 参数窃取 ）， 上传恶意文件 ，甚至删除模型的关键组件。

这些操作不仅会破坏模型的正常运行，还会导致模型的核心数据和算法完整性受损。

你可以这样想象，你的电脑被黑客植入了病毒，不仅会运行缓慢，还可能丢失重要文件，甚至被黑客完全控制。

情况跟这个差不多。

这些风险都与 Ollama 的默认配置有关。

而许多用户在部署时并未意识到这些问题，从而导致了安全隐患的存在。

四、后续措施

目前，已有大量存在此类安全隐患的服务器暴露在互联网上。

建议广大用户加强隐患排查，尽快进行安全加固。

或者干脆停用Ollama。

既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个 赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标 ⭐～谢谢你看我的文章 。

点这里