SafeLLMDeploy：保护本地大语言模型安全部署的“守护者”
在AI技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）如GPT、DeepSeek等正以前所未有的方式改变着我们的工作和生活。然而，本地部署这些强大的AI系统在带来便利的同时，也伴随着不容忽视的安全隐患。数据泄露、未授权访问、恶意攻击——这些威胁让企业和开发者在本地部署LLM时如履薄冰。
如何在享受AI红利的同时，确保本地模型的安全稳定运行？SafeLLMDeploy应运而生，专注于本地AI部署中的安全问题，为LLM的安全部署提供了一套全面、易用的解决方案！
为什么需要SafeLLMDeploy？
随着LLM在各行各业的广泛应用，越来越多的用户选择在本地部署模型，以保护数据隐私、降低延迟并实现更灵活的控制。然而，本地部署LLM服务同样面临诸多安全风险：
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数据泄露：本地存储的敏感数据可能因配置不当或漏洞被窃取。
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未授权访问：缺乏有效的访问控制，本地服务可能被非法用户或恶意软件访问。
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恶意攻击：本地服务可能遭受暴力破解、DDoS攻击等威胁，导致服务中断或数据损坏。
| Ollama 信息泄露漏洞(CVE-2024-39719) | 高危（CVSS评分7.5） | Ollama 0.3.14 及之前版本存在信息泄露漏洞，该漏洞源于/api/create端点对路径参数处理不当。攻击者可以通过发送包含不存在的文件路径参数的恶意请求，利用该漏洞确定服务器上文件的存在性，从而可能泄露敏感信息。 |
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| Ollama DNS 重绑定漏洞(CVE-2024-28224) | 高危（CVSS评分8.8） | Ollama 在 0.1.29 版本之前存在一个 DNS 重绑定漏洞，可能允许远程访问完整 API，从而让未经授权的用户与大型语言模型聊天、删除模型或导致拒绝服务（资源耗尽）。 |
| Ollama 拒绝服务漏洞(CVE-2024-39721) | 高危（CVSS评分7.5） | Ollama 在 0.1.34 版本之前存在一个拒绝服务漏洞，该漏洞存在于Ollama的/api/create端点中，CreateModelHandler函数未对用户控制的req.Path参数进行适当验证。攻击者可以通过向该端点发送包含特殊文件路径（如/dev/random）的POST请求，使程序进入无限循环，耗尽系统资源，最终导致拒绝服务。 |
| Ollama 拒绝服务漏洞(CVE-2024-39720) | 高危（CVSS评分8.2） | 在 Ollama 0.1.46 之前的版本中发现了一个漏洞。攻击者可以利用两个 HTTP 请求上传一个仅包含以 GGUF 自定义魔术头开始的 4 个字节的畸形 GGUF 文件。通过利用一个包含指向攻击者控制的 blob 文件的 FROM 语句的自定义 Modelfile，攻击者可以通过 CreateModel 路由使应用程序崩溃，导致段错误。 |
特别是，目前使用最为广泛的本地部署工具Ollama，虽然简化了LLM的部署流程，但其安全性配置往往需要用户手动处理，稍有不慎便可能埋下隐患。SafeLLMDeploy项目正是在这一背景下诞生的，托管于GitHub（https://github.com/IFRC-ZJU-Edu/SafeLLMDeploy），专注于解决本地AI部署中的安全挑战，尤其是Ollama部署本地大模型时遇到的安全问题。通过自动化脚本和配置文件，该项目帮助用户快速、简便地为本地LLM服务部署一套坚固的安全防护体系，让企业用户、开发者以及研究人员在本地部署LLM时高枕无忧。
SafeLLMDeploy如何保护您的本地LLM？
SafeLLMDeploy针对本地AI部署中的安全痛点，特别是ollama等工具在部署LLM时可能面临的风险，提供了直接或间接的解决方案，包括但不限于以下几个方面：
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自动化安全配置：项目提供了一系列自动化脚本，负责安装和配置防火墙、访问控制和安全服务，确保本地LLM服务在启动时即受到保护，降低因手动配置失误带来的风险。
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精细的访问控制：通过集成nftables防火墙，用户可以轻松设置IP和端口白名单，确保只有授权的客户端能够访问本地LLM服务，有效防止未授权访问。
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服务保护与监控：项目集成了Fail2Ban等工具，能够自动检测并阻止恶意登录尝试和异常流量，保护本地服务免受暴力破解或DDoS攻击的威胁。
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灵活适配本地需求：SafeLLMDeploy采用模块化设计，用户可以根据具体的本地部署场景灵活调整安全策略，确保解决方案切实可行。
Quick Start：三步搞定SafeLLMDeploy部署！
想让本地大模型（LLM）部署既安全又简单？SafeLLMDeploy就是您的最佳选择！无论您是AI新手还是老司机，只需轻松三步，就能为您的本地LLM服务加上一层坚实的安全保护。以下是超清晰的Quick Start指南，跟着走，3分钟上手！
第一步：下载项目到本地
打开终端（目前对于mac用户和linux有较好的支持），输入以下命令，把SafeLLMDeploy“搬”到您的设备上：
git clone git@github.com:IFRC-ZJU-Edu/SafeLLMDeploy.git
cd SafeLLMDeploy
这步很简单，就是把项目代码下载下来，并进入项目文件夹，为下一步做好准备。
第二步：设置您的安全“门禁”
安全第一！在运行脚本之前，您需要告诉SafeLLMDeploy，谁能访问您的服务，哪些端口可以用。操作如下：
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打开
nftables/目录下的whitelist_ips.txt，每行输入一个允许访问的IP地址（比如192.168.1.1）。 -
打开
whitelist_ports.txt，每行输入一个允许的端口号（比如11433）。
小贴士：
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不确定怎么填？可以参考项目文档里的示例，或者先用默认设置试试。
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记得根据自己的网络环境调整，避免拦住“自己人”！
第三步：一键启动安全保护
配置好了？现在只需运行脚本，SafeLLMDeploy就为您保驾护航了！在终端输入：
chmod +x scripts/install.sh
sudo ./scripts/install.sh
注意：
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需要管理员权限，所以别忘了加
sudo（Linux/Mac用户）或以管理员身份运行（Windows用户）。 -
脚本跑完后，防火墙、Fail2Ban等安全服务会自动启动，您的LLM就有了“安全铠甲”！
特别加分：完美适配ollama
SafeLLMDeploy 对 Ollama 的部署环境进行了特别强化。Ollama 默认使用 11434 端口进行服务通信，但该端口默认暴露在公网环境下，存在一定的安全风险。
SafeLLMDeploy 自动将来自公网的对 11434 端口的请求通过安全代理转发到本地的 11433 端口，配合防火墙（nftables）、访问控制（Fail2Ban）和密钥访问机制，实现以下安全策略：
[公网访问:11433] ---> [Nginx反向代理+ACL+密钥访问] ---> [本地:11434(Ollama服务)]
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拒绝未授权访问
11434端口； -
拒绝错误密钥访问；
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只允许通过白名单 IP 访问安全代理端口
11433； -
提供对可疑访问的自动封禁机制；
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避免直接暴露 LLM 服务核心端口，提升部署安全性。
你无需修改 Ollama 的默认设置，只需运行本项目的安装脚本，即可获得增强的部署防护。
部署小提醒
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权限：没用
sudo可能会报错，记得检查权限哦！ -
白名单：IP和端口没设好，可能连不上服务，建议提前确认。
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服务管理：想手动开关服务？用
scripts/start.sh就行。
为什么选SafeLLMDeploy？
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超简单：三步部署，小白也能上手！
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超安全：专为本地LLM打造，保护您的模型不被“偷窥”。
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超贴心：开源免费，支持社区随时答疑。
访问https://github.com/IFRC-ZJU-Edu/SafeLLMDeploy，可克隆项目。
结语
在AI时代，安全是技术进步的基石。SafeLLMDeploy不仅是一个工具，更是一套理念：让LLM的安全部署变得触手可及。
内容来源：IF 实验室
