严重漏洞或致 30 万个 Ollama 部署面临信息失窃风险
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Cyera 警告称，约 30 万个 Ollama 部署因一个可远程利用、无需身份验证的严重漏洞，易面临敏感信息失窃风险。
Ollama 是一款用于在本地机器上运行大语言模型（LLMs）的开源解决方案，作为一种自托管的人工智能推理引擎，在各组织中广受欢迎。
Cyera 表示，Ollama 中的一个堆越界读取问题，可被利用来访问存储在堆中的敏感信息，包括提示词、消息以及环境变量，如 API 密钥、令牌和机密信息等。
该漏洞编号为 CVE - 2026 - 7482（严重程度评分 CVSS 为 9.3），被称为 “流血骆驼”，影响 GGUF 模型加载器。攻击者可提供一个 GGUF 文件，其中声明的张量偏移量和大小超过文件长度。
在处理该文件时，传感器会读取超出已分配堆缓冲区的内容，从而访问可能包含敏感信息的内存。
Cyera 称：“攻击者随后利用 Ollama 内置的模型推送功能，将包含窃取的堆数据的文件泄露到攻击者控制的服务器。整个攻击仅需三次无需身份验证的 API 调用。”
这家网络安全公司解释说，Ollama 默认启动时无需身份验证，且会监听所有网络接口，这意味着所有可通过互联网访问的实例都易受攻击。
Cyera 警告：“目前约有 30 万个 Ollama 服务器暴露在公共互联网上，此漏洞可即刻被广泛利用，无需凭证。”
根据 Ollama 的使用方式，成功利用 “流血骆驼” 漏洞可能导致员工交互信息、开发代码、路由工具输出，以及包含个人身份信息（PII）、个人健康信息（PHI）和其他敏感信息的提示词被泄露。
据 Cyera 称，“任何未在前面设置防火墙或身份验证代理就可通过网络访问的 Ollama 部署” 都有被利用的风险。
Ollama 0.17.1 版本已修复该漏洞。建议各组织尽快应用修复程序，并限制对其部署的网络访问。部署身份验证代理和进行网络分段应能提高安全性。
各组织还应对正在运行的实例进行互联网暴露情况审计，并将任何可从互联网访问的实例，以及通过该实例的环境变量和数据，视为已遭泄露。
消息来源：securityweek.com；
本文由 HackerNews.cc 翻译整理，封面来源于网络；
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