[Reproduzida] Aviso de risco de segurança da vulnerabilidade de vazamento de memória do Ollama (CVE-2026-7482)

Recentemente, pesquisadores de segurança divulgaram uma grave vulnerabilidade de vazamento de memória (CVE-2026-7482) existente na plataforma de inferência de grandes modelos de código aberto Ollama. Essa vulnerabilidade permite que atacantes, sob configurações específicas, leiam informações confidenciais na memória do servidor, incluindo variáveis de ambiente, chaves de API, prompts de sistema e dados de conversa de usuários simultâneos.

A vulnerabilidade está localizada no carregador de modelos GGUF do Ollama; por meio de um arquivo GGUF malicioso cuidadosamente construído, o atacante pode disparar uma leitura fora dos limites do heap (heap out-of-bounds read) e, com isso, vazar dados da memória do servidor.

Resumo da vulnerabilidade de segurança

O que torna essa vulnerabilidade especialmente perigosa é que ela pode não apenas causar vazamento de dados da sessão atual, mas também afetar os dados de privacidade de outros usuários simultâneos. Como o Ollama é amplamente usado em serviços locais de inferência de grandes modelos, muitas empresas e desenvolvedores podem ter endpoints de API expostos na rede interna ou na internet pública, o que confere a essa vulnerabilidade um alto potencial de ameaça.

Informações do número CVE

Número do CVE: CVE-2026-7482
Classificação CWE: CWE-125 – Out-of-bounds Read (leitura fora dos limites)
Tipo de vulnerabilidade: vazamento de memória / estouro de buffer de heap
Fonte da divulgação: Echo security team

Detalhes da vulnerabilidade

Princípio da vulnerabilidade

A vulnerabilidade está localizada no carregador de modelos GGUF do Ollama, especificamente no seguinte arquivo:

fs/ggml/gguf.go
server/quantization.goemWriteTo()função

O fluxo do ataque é o seguinte:

O atacante, através do/api/createendpoint, envia um arquivo GGUF maliciosamente construído
Os offsets e tamanhos de tensores declarados no arquivo GGUF excedem o comprimento real do arquivo
Durante o processo de quantização, o servidor lê conteúdo além do buffer de memória alocado
Os dados de memória vazados podem conter informações confidenciais
O atacante, através do/api/pushendpoint, envia o modelo contendo os dados vazados para um registry sob seu controle

Versões afetadas

Versões afetadas: Ollama < 0.17.1

Versões seguras: Ollama 0.17.1 ou superior

Condições do ataque

O servidor está configurado como OLLAMA_HOST=0.0.0.0(exposto na internet pública)
O atacante consegue acessar/api/createe/api/pushos endpoints
O serviço Ollama está em execução no servidor

Danos potenciais

Vazar configurações confidenciais presentes nas variáveis de ambiente
Roubar chaves de API e tokens de acesso
Obter prompts de sistema e configurações de modelo
Ler dados de conversa de outros usuários
Pode possibilitar ataques à cadeia de suprimentos

Recomendações de correção

Medidas imediatas

Atualizar o Ollama: atualize imediatamente para o Ollama 0.17.1 ou versão superior
Restringir o acesso: definaOLLAMA_HOSTcomo127.0.0.1, evitando a exposição na internet pública
Adicionar autenticação: configure um mecanismo de autenticação para o acesso à API
Isolamento de rede: restrinja o acesso à porta do Ollama por meio de firewall

Proteção de longo prazo

Atualize regularmente o Ollama para a versão estável mais recente
Implemente o princípio do menor privilégio
Ative logs de acesso e monitoramento de segurança
Realize auditorias de segurança regularmente

Medidas de proteção

Recomendações para empresas

Avaliar os riscos: verifique se internamente estão em uso versões afetadas do Ollama
Atualizar os sistemas: faça a atualização imediatamente, após validação em ambiente de teste
Reforço de segurança: implemente isolamento de rede e controles de acesso
Monitoramento e alertas: estabeleça monitoramento de eventos de segurança e um mecanismo de resposta rápida

Recomendações para desenvolvedores

Não exponha endpoints da API do Ollama em ambiente de produção
Use um proxy reverso para adicionar uma camada extra de segurança
Revise e atualize regularmente os componentes de dependência
Siga as melhores práticas de codificação segura

Links de referência

Considerações finais

A divulgação desta vulnerabilidade nos lembra mais uma vez que a segurança das plataformas de grandes modelos de código aberto é fundamental. Recomendamos que empresas e desenvolvedores ajam imediatamente, atualizem para a versão segura e implementem as diversas medidas de proteção.

Em segurança não há detalhes pequenos: previna-se antes que o problema aconteça!

Leituras relacionadas

Para mais notícias sobre segurança em IA, acompanhe as atualizações do nosso canal oficial no WeChat.