AI本地化部署中的Web安全漏洞分析与防护指南

一、AI本地化部署概述

AI大模型本地化部署主要有以下几种方式：

1. 第三方API调用：通过调用第三方API配合开源WebUI实现快速部署
2. 私有化部署：使用如Ollama等工具进行本地部署，避免数据外泄
3. Transformer微调部署：大型企业对模型进行微调后使用Transformer框架部署

二、AI部署中的Web安全漏洞分析

1. 模型下载环节漏洞

CVE-2024-37032 (Prollama漏洞)

• 漏洞原理：Ollama服务在下载模型时未充分校验Docker注册中心URL
• 攻击链：
  1. 攻击者构造恶意URL使Ollama访问攻击者服务器
  2. 利用目录穿越漏洞将模型下载到非预期目录
  3. 通过/api/push和/api/pull实现任意文件读写
  4. 通过ld_preload劫持和写入so文件实现RCE

2. 模型加载环节漏洞

Pickle反序列化问题

• 背景：PyTorch/TensorFlow/Numpy使用Pickle序列化存储模型
• 风险点：
  • Pickle反序列化会直接执行opcode操作码
  • 自动执行__reduce__()函数可能导致RCE
  • 字节实习生投毒事件就是利用此漏洞干扰训练结果

防护措施：

• 权重加载模式：PyTorch引入weight_only参数，仅加载模型权重
• 白名单机制：只允许加载预定义的安全类
• 操作码过滤：限制GLOBAL/REDUCE等危险操作码
• 魔术方法限制：禁用__reduce__、__APPEND__等危险方法
• 高危模块隔离：彻底封锁os、sys等模块

ModelScan防护方案：

• 黑名单策略检测危险操作
• 禁用getattr()/setattr()等属性操作
• 限制函数调用范围

3. Keras模型训练漏洞

Lambda层代码执行

• 漏洞原理：Keras的Lambda层允许执行任意代码
• 攻击示例：

from tensorflow import keras
import os
import base64

malicious_code = "import os;os.system('calc')"
encoded_code = base64.b64encode(malicious_code.encode()).decode()

def malicious_lambda(x):
    exec(base64.b64decode(encoded_code))
    return x

inputs = keras.Input(shape=(1,))
outputs = keras.layers.Lambda(malicious_lambda)(inputs)
model = keras.Model(inputs, outputs)
model.save("malicious_model.h5")

防护措施：

• 显式注册机制：使用@keras.saving.register_keras_serializable()装饰器
• 强制实现get_config()方法
• 严格校验函数来源和模块名

YAML反序列化漏洞(CVE-2021-37678)

• 旧版本Transformer未及时更新PyYAML组件导致RCE

4. 二次开发框架越权漏洞

sd-webui案例

• 漏洞表现：

  • /sdapi/v1/options路由可读写服务器配置
  • /sdapi/v1/extensions泄露插件信息
  • /sdapi/v1/sd-models泄露模型路径
  • 组合利用可导致任意文件读取

• 攻击链：

  1. 通过API获取扩展和模型信息
  2. 构造路径访问敏感文件：/paintingStudioFree/file=/home/study/stable-diffusion-webui/models-ckpt/xxx.safetensors
  3. 读取插件源码进行审计

Ollama未授权访问(CNVD-2025-04094)

• /api/tags等关键路由未做鉴权
• 二次开发时如未添加权限控制会导致信息泄露

5. 插件加载漏洞

风险点：

• 默认信任从网络下载的插件
• 恶意插件可导致主机沦陷
• 智能体访问第三方API可能引发SSRF

三、防护建议

1. 模型下载安全

   • 严格校验下载源URL
   • 限制模型存储目录权限
   • 及时更新Ollama等部署工具

2. 模型加载安全

   • 优先使用weight_only模式
   • 谨慎使用_add_safe_globals()添加自定义类
   • 部署ModelScan等安全扫描工具

3. 框架安全

   • 二次开发时添加完善的鉴权机制
   • 禁用不必要的API路由
   • 对敏感操作实施二次验证

4. 插件安全

   • 建立插件审核机制
   • 限制插件网络访问权限
   • 隔离插件运行环境

5. 持续监控

   • 关注AI组件安全更新
   • 定期进行安全审计
   • 建立模型文件完整性校验机制

四、总结

AI本地化部署中的Web安全风险主要集中在模型文件处理、框架API设计和插件管理三个方面。通过实施最小权限原则、严格输入校验、完善鉴权机制和持续安全监测，可以有效降低这些风险。开发者应特别警惕反序列化漏洞和越权访问问题，在享受AI便利的同时确保系统安全。