Ultime vulnerabilità Ollama 2025

Ultime vulnerabilità Ollama 2025: Una Guida Tecnica di Mitigazione

Il panorama dell’Intelligenza Artificiale Generativa è in rapida evoluzione, con strumenti come Ollama che hanno rivoluzionato il modo in cui ingegneri e sviluppatori eseguono Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) in locale. Tuttavia, questa comodità espone anche nuove e critiche superfici di attacco.

Recenti alert, inclusi quelli diramati dall’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN) italiana, hanno messo in luce una vulnerabilità di elevata gravità che può portare alla Remote Code Execution (RCE) sui server Ollama esposti. Per chi opera in ambienti di produzione o di ricerca sensibili, comprendere, mitigare e prevenire tali minacce è non solo consigliato, ma indispensabile.

Di seguito, un indice tecnico degli argomenti trattati:

1. Indice degli Argomenti

1. Rilevazione e Identificazione della Vulnerabilità
2. Descrizione Tecnica del Rischio (Remote Code Execution)
3. Livello di Rischio e Applicazioni Coinvolte
4. Strategie di Mitigazione e Aggiornamento
5. Implementazione della Sicurezza per l’API Ollama (Esempi in Python)
6. L’Importanza della Formazione Continua del Team IT
7. Contatti e Risorse per la Formazione

2. Rilevazione e Identificazione della Vulnerabilità

La vulnerabilità critica di Ollama è stata rilevata e diffusa alla fine del 2024 e consolidata nei bollettini di sicurezza all’inizio di novembre 2025 (come evidenziato dall’Alert AL02/251105/CSIRT-ITA dell’ACN). Sebbene Ollama goda di un rapido ciclo di patch, la gravità del problema ha richiesto un’azione immediata.

La vulnerabilità principale in discussione riguarda le versioni di Ollama precedenti alla 0.7.0. Nonostante l’ecosistema Ollama sia in continua evoluzione, l’uso di versioni obsolete espone gravemente l’infrastruttura.

3. Descrizione Tecnica del Rischio (Remote Code Execution)

La falla rientra nella categoria Remote Code Execution (RCE). Nello specifico, essa deriva dalla gestione non sicura dei metadati all’interno dei file modello (tipicamente in formato GGUF) durante il processo di caricamento (pull o create).

La root cause, secondo l’analisi tecnica di SonarSource, risiedeva in un Out-Of-Bounds Write in alcune funzioni di parsing dei modelli. Un attaccante, con la possibilità di accedere all’API di Ollama (spesso esposta senza autenticazione) e di caricare o fare il pull di un model modificato (malevolo), può sfruttare questa memory corruption per eseguire codice arbitrario sul sistema host che esegue il servizio Ollama.

In sintesi, l’attacco si svolge in due fasi:

1. Caricamento: Un utente malintenzionato invia un modello GGUF appositamente modificato tramite l’API.
2. Esecuzione: Durante il caricamento o l’inizializzazione del modello, i dati corrotti portano all’esecuzione di codice arbitrario, concedendo il controllo remoto del server.

4. Livello di Rischio e Applicazioni Coinvolte

Livello di Rischio

Questa vulnerabilità è classificata con gravità Alta (Critical in base alle metriche RCE). Il CVSS Base Score è spesso superiore a 9.0 (Critico), data la sua semplicità di sfruttamento (Attack Complexity: Low, Privileges Required: None se l’API è esposta) e il potenziale impatto (Confidentiality, Integrity, and Availability: High). L’esistenza di un Proof of Concept (PoC) disponibile in rete ne aumenta esponenzialmente la pericolosità.

Applicazioni Coinvolte

Sono a rischio tutte le installazioni di Ollama esposte alla rete esterna o non segmentate all’interno della rete aziendale, in particolare quelle che consentono l’accesso non autenticato:

• Server di Sviluppo e Testing: Spesso eseguiti con configurazioni di default (e.g., OLLAMA_HOST=0.0.0.0) per comodità, sono i bersagli più facili.
• Infrastrutture di Inferenza AI: Ambienti dove Ollama funge da backend per applicazioni che consumano LLM (chatbot, assistenti interni, RAG systems).
• Contenitori Docker/Kubernetes: Se l’host di Ollama nel container non è isolato correttamente, un RCE può portare all’escalation dei privilegi sull’host o nel cluster.

5. Strategie di Mitigazione e Aggiornamento

La mitigazione si articola su tre livelli: aggiornamento, isolamento e autenticazione.

5.1. Aggiornamento Immediato

La soluzione più rapida ed efficace è l’aggiornamento. Si raccomanda di aggiornare immediatamente Ollama alla versione 0.7.0 o successiva.

# Aggiornamento standard per utenti Linux/macOS
curl -fsSL [https://ollama.com/install.sh](https://ollama.com/install.sh) | sh

# Se usi Docker, aggiorna l'immagine:
docker pull ollama/ollama:latest

5.3. Interposizione di un Reverse Proxy e Whitelisting (Esempi in Python)

Poiché Ollama non offre autenticazione nativa forte, è essenziale interporre un reverse proxy (come Nginx, Apache o un gateway API) che gestisca l’autenticazione, il logging e il whitelisting degli indirizzi IP consentiti.

Un semplice middleware in Python, ad esempio con Flask, può eseguire una verifica prima di inoltrare la richiesta all’API Ollama.

Nota Tecnica: Il middleware sopra implementa un controllo IP semplice e un meccanismo di retry. In produzione, si raccomanda l’uso di un Reverse Proxy aziendale per implementare autenticazione JWT/OAuth2 e controlli sui rate-limit, proteggendo gli endpoint critici come /api/pull e /api/create.

6. L’Importanza della Formazione Continua del Team IT

Le vulnerabilità come quella di Ollama sottolineano un principio fondamentale: l’innovazione nell’AI si muove più velocemente della standardizzazione della sicurezza. Per ingegneri informatici e AI specialisti, la competenza tecnica non basta più; è essenziale la formazione continua sulla sicurezza del software supply chain, delle API e delle architetture AI.

Un team IT costantemente formato è il primo e più robusto strato di difesa. Essere aggiornati sulle tecniche di attacco (threat modeling), sulla gestione sicura dei container e sui principi OWASP (Open Web Application Security Project) per le API è cruciale per mitigare le minacce che sono “sempre dietro l’angolo”.

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7. Contatti e Risorse per la Formazione

Non lasciare che le vulnerabilità compromettano la tua infrastruttura AI. Investi nella sicurezza e nella competenza del tuo team.

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