大模型工具Ollama遭安全通報：警惕網絡風險，保護信息安全
隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能大模型的應用越來越廣泛，大模型工具Ollama作為一款跨平臺開源工具，在模型研究部署和應用中發(fā)揮著重要作用。然而，近期國家網絡安全通報中心發(fā)布的關于Ollama存在安全風險的情況通報，為我們敲響了警鐘。本文將圍繞這一主題，從專業(yè)角度分析安全風險，并提出相應的安全加固建議。
一、風險隱患詳解
據清華大學網絡空間測繪聯合研究中心分析，Ollama在本地部署大模型時，會在本地啟動一個Web服務，并默認開放11434端口且無任何鑒權機制。這一默認配置存在未授權訪問與模型竊取等安全隱患，存在數據泄露、算力盜取、服務中斷等安全風險。特別是對于使用Ollama進行私有化部署的用戶，未修改默認配置的情況下，極易引發(fā)網絡和數據安全事件。
二、安全加固建議
面對上述安全隱患，我們提出以下安全加固建議：
1. 限制Ollama監(jiān)聽范圍：僅允許11434端口本地訪問，并驗證端口狀態(tài)。這一措施可以有效防止未授權訪問。
2. 配置防火墻規(guī)則：對公網接口實施雙向端口過濾，阻斷11434端口的出入站流量。防火墻是保護網絡安全的重要屏障，應充分發(fā)揮其作用。
3. 實施多層認證與訪問控制：啟用API密鑰管理，定期更換密鑰并限制調用頻率；部署IP白名單或零信任架構，僅授權可信設備訪問。這兩項建議有助于提升系統的安全性，防止未經授權的訪問和攻擊。
4. 禁用危險操作接口：如push/delete/pull等，并限制chat接口的調用頻率以防DDoS攻擊。對危險操作接口進行限制，可以有效地防止惡意攻擊。
5. 及時更新Ollama至安全版本：修復已知安全漏洞。軟件更新是消除安全隱患的重要途徑，應定期檢查并更新Ollama至最新版本。
對于已經存在安全隱患的服務器，我們建議用戶加強隱患排查，及時進行安全加固。在發(fā)現遭網絡攻擊情況時，應第一時間向當地公安網安部門報告，并配合開展調查處置工作。
三、總結
大模型工具Ollama的安全問題不容忽視，我們需要提高警惕，采取有效措施保護信息安全。廣大用戶應加強學習，了解相關安全風險，加強隱患排查，及時進行安全加固。同時，我們也應意識到，網絡安全需要我們共同維護，只有大家齊心協力，才能構建起堅實的網絡安全屏障。
未來，我們將持續(xù)關注Ollama的安全動態(tài)，及時發(fā)布相關通報，為廣大用戶提供準確的信息和專業(yè)的指導。讓我們攜手共進，共同守護網絡空間的安全與秩序。
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