LLLMScanner：本地大语言模型部署服务未授权访问扫描工具

最新推荐文章于 2025-08-05 17:58:34 发布
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#语言模型 #人工智能 #自然语言处理

项目简介

GitHub - vam876/LLLMScanner: LLLMScanner 是一款本地 LLM 部署服务安全漏洞扫描工具，专为有 AI 大模型安全自查需求的组织提供高效自查服务。

LLM本地部署服务未授权访问扫描工具是一款专为检测大语言模型服务安全漏洞而设计的工具，可以帮助您发现网络中未授权的LLM服务访问点。通过使用该工具，您可以快速识别潜在的安全风险，确保您的LLM服务部署环境的安全性。

本工具支持多种常见LLM服务的漏洞检测，包括但不限于以下几种：

  • Ollama
  • vLLM
  • LM Studio
  • llama.cpp
  • Mozilla-Llamafile
  • Jan AI
  • Cortex API
  • Local-LLM
  • LiteLLM API
  • GPT4All API Server
  • OpenAI 兼容API接口

联系我们

如果您在使用过程中遇到任何问题，或者有任何建议和反馈，请随时通过以下方式联系我们：

我们非常期待您的反馈，以便我们不断改进和优化工具。

关于LLLM Scanner

主要功能

  • 端口扫描：自动发现本地运行的LLM服务，快速定位可能存在的服务端口。
  • 漏洞检测：针对已知的LLM服务漏洞进行检测，涵盖多种常见的安全问题。
  • 详细报告：生成详细的扫描报告，包括发现的漏洞、风险等级、修复建议等，帮助用户全面了解安全状况。

支持检测的漏洞列表

以下是当前系统支持检测的LLM服务未授权访问漏洞：

服务名称默认端口漏洞名称
Ollama自动探测Ollama 未授权访问漏洞
vLLM自动探测vLLM 未授权访问漏洞
LM Studio自动探测LM Studio 未授权访问漏洞
llama.cpp自动探测llama.cpp 未授权访问漏洞
Mozilla-Llamafile自动探测Mozilla-Llamafile 未授权访问漏洞
Jan AI自动探测Jan AI 未授权访问漏洞
Cortex API自动探测Cortex API 未授权访问漏洞
Local-LLM自动探测Local-LLM 未授权访问漏洞
LiteLLM API自动探测LiteLLM API 未授权访问漏洞
GPT4All API Server自动探测GPT4All API Server 未授权访问漏洞
OpenAI 兼容API接口自动探测OpenAI API 未授权访问漏洞
vm32
关注
garak: 一个强大的大语言模型漏洞扫描工具
2401_87189860的博客
10-12 1462
garak是一个专门用于检测大语言模型漏洞的扫描工具。它的名字来源于《星际迷航:深空九号》中的角色Elim Garak,这个角色以狡猾和善于欺骗著称。正如这个名字所暗示的,garak的目标是通过各种巧妙的方法来"欺骗"和测试LLM,从而发现它们的弱点。检测模型的幻觉(hallucination)发现数据泄露问题测试提示注入(prompt injection)的脆弱性评估模型生成错误信息的倾向检查有毒内容生成尝试越狱(jailbreak)攻击以及其他多种安全弱点的检测。
漏洞挖掘 --- Ollama未授权访问
m0_66808441的博客
03-25 957
Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）运行环境和工具集，旨在帮助开发者轻松部署、管理和使用模型（例如 DeepSeek 等）。Ollama 存在未授权访问漏洞，该漏洞是由于 Ollama 默认未设置身份验证和访问控制功能，允许未授权的攻击者在远程条件下调用 Ollama 服务接口并执行恶意操作，包括但不限于敏感模型资产窃取、虚假信息输入、模型计算资源滥用和拒绝服务、系统配置篡改和扩展利用。3）通过反向代理进行身份验证和授权（如使用OAuth2.0协议），防止未经授权用户访问。
garak - 大语言模型漏洞扫描工具
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
05-14 1740
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摘要： 均值聚合与主成分分析（PCA）是两种数据简化方法，适用场景不同。均值聚合优势在于计算简单（基础运算即可）、可解释性强（结果对应原始变量水平）、对数据分布无严格要求，且聚焦“集中趋势”，适合快速整合信息或需直观解释的场景（如绩效评分）。PCA则依赖变量相关性，需先标准化数据以消除量纲影响，核心是提取数据变异方向，适合高维强相关数据降维。两者非替代关系，需根据目标选择：关注整体水平时用均值聚合，探索数据结构时用PCA。 （150字）
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08-03 737
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提升优快云文章在AI大模型的RAG搜索中引用率的综合策略分析,以“微学AI“为例
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【YOLO系列】YOLOv11详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
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本文介绍了基于变分自编码器（VAE）的医学图像生成技术。首先概述了医学图像分析的定义及其在疾病模拟、图像增强和数据增强中的应用场景。然后详细讲解了VAE的理论基础，包括其编码器-解码器架构和生成多样性优势。文章提供了完整的代码实现流程：从环境准备、数据加载预处理，到VAE模型定义、训练和评估方法，最后展示了生成图像的可视化效果。该技术能够生成多样化的医学图像，支持医学研究和临床应用。读者可通过调整模型结构和参数进一步优化生成效果。
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Edge中如何找到原IE浏览器的Internet选项
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nblway的博客
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*最令人惊叹的是**：VAE生成的结果**既多样又合理**。- **VAE**：将图片映射为**概率分布**（如“猫=服从均值[0.2, 1.7]、方差[0.1, 0.3]的正态分布”）。- **KL散度损失**：强制隐变量分布**逼近标准正态分布**（防止模型把所有图片都映射到同一个点）。3. **异常检测**：在工业质检中，VAE学会“正常零件”的分布，自动识别缺陷品（不符合分布的数据）；- **传统自编码器**：将图片压缩为**固定向量**（如“猫=[0.2, 1.7, -0.5]”）。
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