本地部署DeepSeek,安全底线不可忽视
警惕!你的DeepSeek可能正在被盗用!
DeepSeek被誉为“国运级的科技成果”,正在掀起本地大模型部署热潮。大模型的能力上限由算力和算法决定,大模型的底线是信息安全。很多企业之所以本地部署DeepSeek就是出于安全考虑,以为DeepSeek本地部署就不存在信息安全问题,其实本地部署DeepSeek也有巨大的安全风险。
一、国家通报,本地化大模型部署存在严重安全风险
近日,国家网络安全通报中心通报CNTA-2025-003安全公告,大模型工具Ollama存在严重安全风险,Ollama 默认配置存在未授权访问和模型窃取风险,可能会导致数据泄露、服务中断等风险。
Ollama是一个开源的、跨平台的、大模型工具,最大特点是使用简便,支持网络访问,支持多种模型,包括 DeepSeek。
本地化部署DeepSeek,绝大多数情况下都使用Ollama。这就意味着,本地化部署DeepSeek,默认配置有很大的安全风险。
二、风险原理是什么?
本地部署大模型的工具Ollama,在未设置安全防护的情况下暴露在互联网中。任何人都可以在未授权的情况下访问使用。
攻击者只需要知道大模型的ip地址和服务端口,甚至无需获取端口号,直接暴力破解得到端口号,即可造成一次未授权攻击。
通过漏洞攻击者很容易获得大模型管理员权限,会造成辛苦训练成功的大模型成果被窃取,敏感数据泄露。
三、危害有哪些?
Ollama的未授权访问,有以下危害。
篡改DeepSeek模型数据:攻击者通过服务接口删除模型或篡改模型训练数据。注入有害代码或删除关键组件,导致服务崩溃。
DeepSeek 模型参数被窃取:攻击者盗取大模型核心参数,对于涉密等敏感重要部门造成严重危害。
DeepSeek模型投毒:攻击者通过接口查看正在运行的模型,接着下载有毒的模型,删除正常模型,迁移有毒模型到正常模型路径,通过有毒模型污染使用者的对话。
DeepSeek模型资源消耗:攻击者可以通过使用者的Ollama模型进行商业服务从而非法获利,造成私有 Ollama 服务器被人薅羊毛。
Ollama的未授权访问是一个严重的问题,需要引起重视。根据第三方报告,目前可以搜索到公共网络上至少有超过2万个未设防的Ollama大模型服务,这个数字还在不断增加,尤其是DeepSeek数字增加更快。
四、如何处置应对?
可以通过以下六项措施,保障本地部署大模型安全。
1.保持版本更新
关注官方公告,定期升级Ollama,定期更新补丁库和漏洞库。
2.强化访问控制
限制端口暴露范围,禁止 11434 端口对公网开放,仅允许本地或内网访问(如配置参数--listen localhost:11434)。或通过防火墙规则双向过滤 11434 端口流量,阻断未授权请求。
3.监控与防御
实时行为监测,部署入侵检测系统(IDS),分析异常流量和访问模式。定期审计日志(如~/.ollama/logs/server.log),排查可疑操作(如POST /api/pull)。
4.部署架构优化
配置反向代理与防护层,通过 Nginx 等反向代理配置 HTTP Basic认证或 OAuth 集成。
5.全面安全检查
通过漏洞扫描、渗透测试等安全检查手段,从内部和外部进行安全检查,不光是检查ollama漏洞,还检查操作系统、网络的安全风险,确保整个大模型环节达到安全基线。
6.长期安全策略
持续定期安全评估,开展漏洞扫描与渗透测试,持续识别潜在风险。对相关人员进行大模型安全意识培训,制订应急预案,提升安全意识及应急响应能力。
五、新钛云服持续关注大模型安全,已服务多家客户
新钛云服在信息安全领域持续深耕,已构建起覆盖 "咨询-建设-运营" 全生命周期的专业安全服务能力体系。服务团队由具备 CISSP、CISA、CISP 等权威认证资深专家组成,核心成员均拥有15年以上行业经验。近些年一直关注大模型安全,有多个大模型安全实战案例。
1.新钛云服安全团队能力介绍
安全咨询规划:基于 ISO 27001、等级保护等安全标准和规范,为企业提供安全诊断规划。
安全应急响应:具备 7×24 小时应急响应能力,在处理勒索病毒、数据泄露、钓鱼邮件等安全事件方面拥有丰富的经验。
渗透测试服务:能力覆盖Web/API/小程序等多场景,擅长对业务逻辑的渗透测试,能够有效避免从业务层面被薅羊毛及数据泄露。
安全运营服务:提供托管式安全服务,实现威胁检测-分析-响应-闭环的安全服务。
安全意识培训:为多家零售、制造、医药企业提供安全意识培训,能够结合企业实际场景,提供针对性安全培训。
2.新钛云服大模型安全能力介绍
大模型安全包含数据安全、模型自身安全、应用安全、合规安全四个方面。
数据安全方面,涵盖合法收集、筛选,避免敏感及恶意数据混入。存储时用强加密算法,并定期备份与制定恢复策略。依据用户角色和业务精准设置访问权限,记录日志以便追溯,全方位守护数据从采集到使用全流程安全。
模型自身安全方面,模型训练需防范数据投毒,可借助多方计算等技术保障隐私。通过强化训练提升鲁棒性,抵御异常输入。同时,运用数字水印等手段保护模型知识产权,防止未经授权的复制与盗用。
应用安全方面,要求严格验证输入,规避恶意数据引发漏洞。审查输出,确保内容合法合规,无有害信息。保障运行环境安全,防范网络攻击,定期更新系统补丁,筑牢应用安全防线。
合规安全方面,大模型开发、部署及使用要严格遵循相关法律法规,特别是如何搞要对外运营,需要取得相关的牌照。
新钛云服某医疗行业客户大模型安全案例
在医疗行业,数据的安全性和隐私性至关重要。某医疗集团引入大模型技术,用于业务数据分析。
因涉及敏感数据,客户对数据安全及大模型使用安全非常关心,新钛云服安全团队工作如下。
数据加密与访问控制,对敏感数据进行加密存储,只有经过授权的人员,凭借特定的密钥才能打开并访问这些数据。授权人员,需通过内部严格的身份验证系统登录,该系统与大模型的访问控制模块联动,确认身份及权限后,才允许其查看和使用相关数据,有效防止敏感信息泄露。
大模型环境安全建设及持续性安全检查。部署防火墙、入侵检测系统、主机安全系统,阻挡识别外部恶意攻击。进行定期巡检维护,保障运行稳定。定期开展漏洞扫描,实时监测网络流量异常。针对发现的安全隐患,及时更新系统补丁,优化安全策略,以确保大模型运行环境始终处于安全状态。
通过新钛云服的大模型安全服务,该客户取得了良好效果,有效防范了潜在安全风险。
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