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安全漏洞

據The Hacker News消息，網絡安全研究人員披露了 Ollama 人工智能模型中的六個安全漏洞，攻擊者可能會利用這些漏洞執行各種操作。

Ollama 是一個開源應用程序，允許用戶在 Windows、Linux 和 macOS 設備上本地部署和操作大型語言模型 （LLM）。迄今為止，該模型在 GitHub 上的項目存儲庫已被分叉 7600 次。

研究員在一份報告中指出，這些漏洞可能允許攻擊者通過單個 HTTP 請求執行廣泛的惡意操作，包括拒絕服務 （DoS） 攻擊、模型中毒、模型盜竊等。

這 6 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 端點利用該漏洞來確定服務器中是否存在文件（已在版本 0.1.47 中修復）

• CVE-2024-39720（CVSS 評分：8.2）：越界讀取漏洞，可通過 /api/create 端點導致應用程序崩潰，從而導致 DoS 情況（已在 0.1.46 版本中修復）

• CVE-2024-39721（CVSS 分數：7.5）：在將文件“/dev/random”作為輸入傳遞時，重復調用 /api/create 端點時，會導致資源耗盡并最終導致 DoS 的漏洞（已在 0.1.34 版本中修復）

• CVE-2024-39722（CVSS 分數：7.5） ：api/push 端點中的路徑遍歷漏洞，暴露了服務器上存在的文件以及部署 Ollama 的整個目錄結構（已在 0.1.46 版本修復）

• 無 CVE 標識符，未修補 漏洞：可通過來自不受信任的來源的 /api/pull 終端節點導致模型中毒

• 無 CVE 標識符，未修補 漏洞：可能導致通過 /api/push 終端節點向不受信任的目標進行模型盜竊

對于上述兩個未解決的漏洞，Ollama 的維護者建議用戶通過代理或 Web 應用程序防火墻過濾哪些端點暴露在了互聯網上。

研究人員稱，發現了 9831 個運行 Ollama 面向互聯網的獨特實例，其中大多數位于美國、中國、德國、韓國、中國臺灣、法國、英國、印度、新加坡和中國香港。其中有四分之一的服務器被認為容易受到這些漏洞的影響。

另外，云安全公司Wiz在四個多月前披露了一個影響Ollama的嚴重漏洞（CVE-2024-37032），該漏洞可被利用來實現遠程代碼執行。

研究人員表示，因為Ollama 可以上傳文件，并具有模型拉取和推送功能，因此將未經授權的Ollama暴露在互聯網上，就相當于將Docker套接字暴露在公共互聯網上，從而容易被攻擊者利用。

參考來源：Critical Flaws in Ollama AI Framework Could Enable DoS, Model Theft, and Poisoning

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