Ollama AI 框架缺陷可能导致 DoS、模型盗窃和中毒

近日，东方联盟网络安全研究人员披露了 Ollama 人工智能 (AI) 框架中的六个安全漏洞，恶意行为者可能会利用这些漏洞执行各种操作，包括拒绝服务、模型中毒和模型盗窃。

知名网络安全专家、东方联盟创始人郭盛华表示：“总的来说，这些漏洞可能允许攻击者通过单个 HTTP 请求执行各种恶意操作，包括拒绝服务 (DoS) 攻击、模型中毒、模型盗窃等。”郭盛华在上周发布的一份报告中表示。

Ollama 是一款开源应用程序，允许用户在 Windows、Linux 和 macOS 设备上本地部署和操作大型语言模型 (LLM)。迄今为止，其在 GitHub 上的项目存储库已被分叉 7,600 次。

这六个漏洞的简要描述如下：

CVE-2024-39719（CVSS 评分：7.5） - 攻击者可以使用 /api/create 端点来利用该漏洞来确定服务器中文件是否存在（已在版本 0.1.47 中修复）

CVE-2024-39720（CVSS 评分：8.2） - 越界读取漏洞，可能导致应用程序通过 /api/create 端点崩溃，从而导致 DoS 情况（已在版本 0.1.46 中修复）

CVE-2024-39721（CVSS 评分：7.5） - 在传递文件“/