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你知道吗？在科技飞速发展的今天，软件安全可是个让人头疼又不得不关注的大问题。这不，最近一份关于软件安全的报告新鲜出炉，让我来给你细细道来，看看这份报告都说了些什么吧！

一、大模型安全，你了解多少？

你知道吗，现在的大模型就像是个超级大脑，它们在各个领域发挥着巨大的作用。但是，你知道吗？这个超级大脑也有可能成为黑客的攻击目标。天融信阿尔法实验室发布的《大模型组件漏洞与应用威胁安全研究报告 2025》就详细分析了大模型在组件和使用阶段的安全问题。

1. 大模型的部署，就像搭积木一样，需要强大的计算资源和定制化配置。

想象你正在搭建一个巨大的积木城堡，你需要各种各样的积木，还需要精心设计每一个角落。大模型的部署也是如此，需要强大的计算资源、定制化配置和优化。从数据准备、模型训练、评估验证到部署推理，每一个环节都至关重要。

2. 相关组件，就像大模型的骨架，支撑着整个模型的运行。

大模型的核心组件分为模型转换与优化、训练与微调、推理服务、交互界面与 API 框架以及监控与安全五大类。这些组件协同工作，支持大模型从开发到应用的全流程。

3. 安全风险，就像潜伏在城堡里的刺客，时刻威胁着大模型的安全。

后门攻击与数据投毒、对抗性攻击、数据泄露与模型窃取、系统框架漏洞，这些风险威胁着模型的可靠性、数据隐私、系统安全和社会伦理。

二、模型训练，漏洞无处不在

模型训练是构建大模型的关键环节，但同时也是漏洞最多的地方。

1. 训练工具漏洞，就像隐藏在工具箱里的定时炸弹。

以 PyTorch 为例，其分布式 RPC 框架 RemoteModule 反序列化存在远程代码执行风险，攻击者可利用漏洞执行任意代码。

2. 微调工具漏洞，就像微调过程中的小插曲。

LLaMA - Factory 框架存在远程命令注入漏洞，攻击者可构造恶意输入执行任意操作系统命令。

3. 模型训练 / 微调工具的安全风险，就像在刀尖上跳舞。

这些风险源于灵活性优先的设计倾向，需要采取沙箱化反序列化、输入强校验等措施构建防御体系。

三、推理优化与部署，漏洞防不胜防

推理优化与部署环节同样存在诸多漏洞。

1. 推理优化组件漏洞，就像优化过程中的小插曲。

vLLM 存在拒绝服务漏洞、JSON Web API 拒绝服务漏洞、恶意模型 RCE 漏洞、哈希碰撞导致缓存重用问题等。

2. 部署组件漏洞，就像部署过程中的小插曲。

Ollama 存在未授权访问漏洞、DNS 重绑定漏洞、路径遍历导致远程代码执行漏洞、文件存在性信息泄露漏洞等多种安全漏洞。

3. 推理优化与部署组件的漏洞，就像在优化过程中埋下的定时炸弹。

这些漏洞反映出模型服务在输入检查、数据处理等方面存在安全隐患。

这份报告让我们看到了大模型在安全方面的脆弱性。在享受大模型带来的便利的同时，我们也要时刻保持警惕，加强安全防护，确保大模型的安全稳定运行。毕竟，安全无小事，让我们共同守护这片数字世界的蓝天吧！