据清华大学网络空间测绘联合研究中心分析，开源跨平台大模型工具Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐患。鉴于目前DeepSeek等大模型的研究部署和应用非常广泛，多数用户使用Ollama私有化部署且未修改默认配置，存在数据泄露、算力盗取、服务中断等安全风险，极易引发网络和数据安全事件。

一、风险隐患详情
使用Ollma在本地部署DeepSeek等大模型时，会在本地启动一个Web服务，并默认开放11434端口且无任何鉴权机制。该服务直接暴露在公网环境，存在以下风险：
1、未授权访问：未授权用户能够随意访问模型，并利用特定工具直接对模型及其数据进行操作，攻击者无需认证即可调用模型服务、获取模型信息，甚至通过恶意指令删除模型文件或窃取数据。
2、数据泄露：通过特定接口可访问并提取模型数据，引发数据泄露风险。如：通过/api/show接口，攻击者能够获取模型的license等敏感信息，以及其他接口获取已部署模型的相关敏感数据信息。
3、攻击者可利用Ollama框架历史漏洞（CVE-2024-39720/39722/39719/39721），直接调用模型接口实施数据投毒、参数窃取、恶意文件上传及关键组件删除等操作，造成模型服务的核心数据、算法完整性和运行稳定性面临安全风险。（国家网络安全通报中心）