随着大模型的迅速流行，越来越多的公司和个人选择将该开源大模型私有化部署，让相关模型运行在自己公司或家庭的服务器上，而若一不留神，则可能面临极大的安全风险。2月14日，奇安信资产测绘鹰图平台监测发现，在8971个Ollama（一款开源大语言模型服务工具）大模型服务器中，有6449个活跃服务器，其中88.9%都“裸奔”在互联网上。
公开信息显示，运行DeepSeek R1大模型的服务器正在快速上升，上述8971个服务器中有5669个在中国。
据悉，Ollama是一款可以方便获取并运行大模型的工具，支持Qwen、Llama、DeepSeek-R1等多种先进的语言模型，可以让用户在服务器中运行使用这些模型。安全专家分析，Ollama在默认情况下并未提供安全认证功能，这导致许多部署DeepSeek的用户忽略了必要的安全限制，未对服务设置访问控制。其带来的后果是，任何人都可以在未经授权的情况下访问这些服务，不仅增加了服务被滥用的风险，还可能导致数据泄露和服务中断。更为严重的是，攻击者甚至能够发送指令删除所部署的DeepSeek、Qwen等大模型文件，进一步威胁系统的安全性。
此外，Ollama本身的安全漏洞也会在不设防的情况下被恶意利用。2024年11月，有网络安全研究人员披露了Ollama人工智能框架中的六个安全漏洞，这些漏洞可能被恶意行为者利用，执行包括拒绝服务（DoS）、模型污染和模型盗窃在内的多种恶意行为。
据监测，当前已出现了有攻击者通过自动化脚本扫描到暴露的DeepSeek服务器，并恶意占用大量计算资源，导致部分用户服务器崩溃的事件。
为应对这些问题，奇安信专家建议，所有部署DeepSeek服务的企业和个人应立即采取有效的安全防护措施，例如尽快修改Ollama配置，加入身份认证手段，同时及时修改防火墙、入侵检测等相关安全配置，如制定IP白名单限制访问，确保只有授权人员能够访问模型服务。同时，在大模型运行中，需要对所有传输的数据进行加密，避免在遭遇攻击及数据窃取时泄露敏感信息，并可通过部署安全工具来抵御针对应用服务的传统网络攻击，尤其对大模型应用特有的越狱、提示词注入等攻击进行防护。
此外，安全专家还提醒个人用户，应警惕不知名厂商提供的DeepSeek大模型服务，一些不良厂商使用被盗资源对外售卖，骗取钱财的同时，还可实时监控用户提交的所有数据，可造成隐私泄露。