CNVD-2025-04094：Ollama未授权访问漏洞复现

最新推荐文章于 2025-07-08 12:08:27 发布
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分类专栏： 漏洞复现 文章标签： 安全 系统安全 网络安全 语言模型
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CNVD-2025-04094：Ollama未授权访问漏洞复现

0x01 前言

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0x02 漏洞描述

Ollama是一个github开源大语言模型运行框架，用于本地部署运行大模型语言，如DeepSeek-R1、Llama 3.3、Phi-4、Mistral等等。Ollama 提供对模型量化的支持，可以显著降低显存要求，使得在普通家用计算机上运行大型模型成为可能。Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。

由于Ollama默认部署配置未强制启用身份认证机制，如果部署公网，其端口（11434）将能直接被访问，未经授权的攻击者可在远程条件下调用Ollama服务高危接口，从而控制Ollama 执行任意Prompt指令，篡改系统配置，拉取删除私有模型文件等操作。

0x03 影响版本

Ollama所有版本（前提暴露于公网且未设置访问认证的情况下）

0x04 漏洞环境

FOFA语法：

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OLLAMA 未授权访问（CNVD-2025-04094）
iSee857的博客
03-03 1327
Ollama存在未授权访问漏洞。由于Ollama默认未设置身份验证和访问控制功能，未经授权的攻击者可在远程条件下调用Ollama服务接口，执行包括但不限于敏感模型资产窃取、虚假信息投喂、模型计算资源滥用和拒绝服务、系统配置篡改和扩大利用等恶意操作。未设置身份验证和访问控制功能且暴露在公共互联网上的Ollama易受此漏洞攻击影响。（CNVD-2025-04094）
【AI 大模型开发者必看】Ollama 大模型框架安全风险深度解析：漏洞详情与防护指南
Spring Boot-Common On With You
06-25 744
近期，开源跨平台大模型工具Ollama的安全问题引发行业关注。国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）与清华大学网络空间测绘联合研究中心相继发布通报，揭示其默认配置存在未授权访问、数据泄露、历史漏洞利用等多重风险。本文结合权威机构披露信息，全面解析Ollama安全隐患及防护策略。
CVE-2024-37032 Ollama远程代码执行漏洞复现
qq_65010029的博客
10-18 1670
Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型语言模型而设计的工具。它提供了一个简单高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama的目标是使大型语言模型的部署和交互变得简单，无论是对于开发者还是对于终端用户。漏洞编号：CVE-2024-37032 该漏洞允许通过路径遍历任意写入文件。
OLLAMA 未授权访问-漏洞挖掘
2301_81383433的博客
03-30 1006
由于Ollama默认未设置身份验证和访问控制功能，未经授权的攻击者可在远程条件下调用Ollama服务接口，执行包括但不限于敏感模型资产窃取、虚假信息投喂、模型计算资源滥用和拒绝服务、系统配置篡改和扩大利用等恶意操作。未设置身份验证和访问控制功能且暴露在公共互联网上的Ollama易受此漏洞攻击影响。这两项措施有助于提升系统的安全性，防止未经授权的访问和攻击‌。‌：对公网接口实施双向端口过滤，阻断11434端口的出入站流量。‌：仅允许11434端口本地访问，并验证端口状态。这样可以有效防止未授权访问‌。
Goby 漏洞安全通告｜ Ollama /api/tags 未授权访问漏洞（CNVD-2025-04094）
m0_46699477的博客
03-03 1421
Ollama /api/tags 未授权访问漏洞（CNVD-2025-04094）:Ollama 是一个开源的大语言模型（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（如 DeepSeek 等）。近期互联网披露，如果 Ollama 直接暴露服务端口（默认为 11434）于公网，并且未启用身份认证机制，远程攻击者可以在未授权的情况下访问其高危接口。攻击者可能通过未授权的接口访问敏感数据、滥用资源或篡改系统配置，进一步扩大攻击范围。
漏洞挖掘 --- Ollama未授权访问
m0_66808441的博客
03-25 955
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。
ollama未授权访问漏洞
m0_66820433的博客
03-07 1010
Ollama的未授权访问漏洞对AI模型部署构成重大威胁，用户需结合网络隔离、认证加固、漏洞修复等多维度措施降低风险。除默认配置漏洞外，Ollama曾曝出远程代码执行漏洞（如CVE-2024-37032），攻击者可通过操控接口下载恶意文件，进一步控制服务器。Ollama作为一款开源跨平台大模型工具，其默认配置存在未授权访问漏洞，可能导致严重的安全风险。攻击者可提取模型核心数据（如训练参数、专有算法），甚至通过未授权接口盗用服务器算力资源，影响服务稳定性。，且无任何鉴权机制。Ollama的未授权访问漏洞与。
Ollama漏洞
03-20
此外，还发现了未授权访问漏洞 CNVD-2025-04094，这使得未经授权的用户可以访问 `/api/tags` 接口中的敏感数据[^3]。这些漏洞不仅可能导致隐私泄露，还会使系统的计算资源面临滥用风险。 --- #### 技术复现与影响...
Ollama 未授权访问
2401_85578339的博客
03-28 434
Ollama 是一款开源跨平台工具，用于本地化部署和管理大语言模型（如 DeepSeek-R1、Llama、Phi-4 等），支持 macOS、Windows、Linux 及 Docker 容器化运行。（默认监听端口 11434）
Ollama未授权访问复现过程：从接口到可视化管理
sinat_27766921的博客
03-14 2266
Ollama是一个开源的AI模型管理工具，广泛用于模型的部署和管理。然而，近期发现其存在未授权访问漏洞，攻击者可以无需认证访问某些关键接口，获取敏感信息。为了更好地理解这个漏洞，我们将通过实际操作来复现这一过程。通过上述步骤，我们成功复现了Ollama未授权访问漏洞，并利用进行了可视化模型管理。这个过程不仅展示了漏洞的危险性，还提供了如何利用这些接口进行进一步操作的详细步骤。
Ollama未授权访问（CNVD-2025-04094）
2301_78554096的博客
03-27 414
Ollama未授权访问
Ollama未授权访问漏洞分析
lytaaaa的博客
03-26 2183
近期Deepseek爆火，大部分企业和个人都开始部署AI。Ollama是一个本地私有化部署大语言模型（LLM，如DeepSeek等）的运行环境和平台，简化了大语言模型在本地的部署、运行和管理过程,具有简化部署、轻量级可扩展、API支持、跨平台等特点，在AI领域得到了较为广泛的应用。
【已复现】Ollama 远程代码执行漏洞(CVE-2024-37032)安全风险通告
jennycisp的博客
06-27 2933
漏洞挖掘是指通过分析软件、系统或网络中存在的安全漏洞来发现并利用这些漏洞。漏洞挖掘是信息安全领域的一项重要工作，可以帮助企业和组织提高系统的安全性，避免黑客攻击和数据泄露。漏洞挖掘的流程一般可以概括为以下几个步骤：确定目标：确定要挖掘的软件或系统。这可能是一个应用程序、操作系统、网络设备或其他系统。收集信息：收集有关目标的信息，包括架构、协议、版本和配置等。这些信息可以通过互联网搜索、手动扫描、自动化工具和其他途径获得。分析漏洞：通过手动和自动化技术进行漏洞分析，识别潜在的漏洞类型和攻击面。
Ollama未授权访问漏洞（CVE-2024-37032）
l2772513700的博客
03-30 735
Ollama未授权访问漏洞。
高危：Ollama远程代码执行漏洞（CVE-2024-37032）
persist213的博客
02-22 1953
近期，开源AI模型部署工具Ollama曝出高危远程代码执行漏洞（CVE-2024-37032），CVSS评分高达9.1，Ollama作为热门的AI模型部署工具，允许用户快速启动Llama等大模型。企业需立即行动，结合升级、隔离、监控三管齐下，筑牢AI基础设施的安全防线。重启Ollama服务或等待系统进程调用动态库，攻击载荷（如反弹Shell）即被激活。为Ollama服务配置强制认证（如API密钥或OAuth），避免未授权访问。：若Ollama作为企业AI服务的基础组件，漏洞可能横向扩散至内部系统。
【漏洞复现】CVE-2024-37032 Ollama远程代码执行漏洞
weixin_53270267的博客
02-27 1138
docker 环境准备好之后，在kali2024的浏览器测试一下ollama是否开启。如果报如下错误，说明docker源配置错误，需要进行docker源配置。修改好之后，在攻击者电脑上先用python3运行server.py。这里我用kali2024当靶机，kali2023当攻击者机器。这里是为了和攻击成功后得到的 /etc/passwd进行比对。接着重新打开一个命令框，用python3运行poc.py。首先准备两台机器，一台当攻击者机器，一台当靶机。在攻击者电脑kali2023上下载复现代码。
CNVD-2025-04094 Ollama 未授权访问漏洞
最新发布
haoyv147的博客
07-08 1052
Ollama开源大语言模型平台存在严重未授权访问漏洞，攻击者可利用该漏洞读取、下载或删除私有模型文件，滥用推理资源。漏洞根源在于默认监听本地端口无认证机制，当用户将服务暴露至公网时即形成高风险敞口。目前所有版本均受影响。检测方法包括检查端口监听状态或使用安全工具扫描。修复建议包括：官方应强制本地绑定并引入认证机制；用户需配置防火墙、反向代理加认证或限制访问IP。该漏洞由NSFOCUS团队发现，编号CNVD-2025-04094。
【漏洞复现】可以白嫖别人的AI模型了？你的被白嫖了吗（Ollama）
TT小子的博客
02-28 2256
近期，Deepseek 大模型的本地部署热度持续攀升，众多技术爱好者和企业纷纷投身其中，尝试在本地部署大模型以搭建专属知识库。在这一过程中，由于在互联网上广泛流传的部署文章大多是依照默认配置进行指导，从而引发了一系列严重的安全隐患。大量部署在互联网上的 Ollama 大模型服务器暴露出未授权漏洞和远程命令执行漏洞等。基于此，本文将深入探讨如何复现这些漏洞，帮助安全人员和技术人员更深入地了解漏洞原理，以便更好地进行防范。在复现过程中，将详细展示利用漏洞的步骤、工具以及可能遇到的问题和解决方法。
警惕！Ollama安全漏洞，你的数据可能已暴露
NetInside_的博客
03-18 1073
专属于自己/公司的大模型可以实现高度的自主可控，企业或组织能完全掌控数据的存储、访问和使用权限，确保敏感数据不被外部未经授权的人员获取，满足对数据保密性要求高的场景，如金融机构的客户交易数据、医疗企业的患者隐私信息等。2. 数据泄露危机：Ollama的某些接口，如/api/show，允许用户获取模型的license等敏感信息。经行业监测数据显示，Ollama（大语言模型服务工具）在大模型服务器中，有88.9%都“裸奔”在互联网上，导致任何人不需要任何认证即可随意调用、在未经授权的情况下访问这些服务。
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