セキュリティ

SECURITY

公開：2025-04-07

【CVE-2025-0313】Ollama 0.3.14にDoS攻撃の脆弱性、GGUFモデル処理の実装に問題

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• Ollama 0.3.14以前のバージョンに脆弱性が発見
• 不適切な配列インデックス検証による DoS攻撃のリスク
• リモートネットワーク経由で悪用の可能性

Ollama 0.3.14のGGUFモデル処理に脆弱性

セキュリティ企業のProtect AIは2025年3月20日、OllamaのGGUFモデル処理コードに脆弱性が存在することを公開した。この脆弱性は【CVE-2025-0313】として識別されており、バージョン0.3.14以前のOllamaに影響を与えることが判明している。^[1]

脆弱性の深刻度はCVSS 3.0で7.5（High）と評価されており、攻撃者がリモートネットワーク経由で特別に細工したGGUFモデルを使用することで、サービス拒否（DoS）攻撃を引き起こす可能性がある。この脆弱性は配列インデックスの不適切な検証に起因しており、早急な対応が必要とされている。

脆弱性の技術的な詳細は既にhuntrプラットフォームで公開されており、CISAによる詳細な分析では攻撃の自動化が可能であることが指摘されている。また、この脆弱性を悪用した場合の技術的影響は部分的であるものの、特別な権限や特定のユーザー操作を必要としないことから、攻撃の実行障壁は低いとされている。

Ollama 0.3.14の脆弱性詳細

サービス拒否攻撃について

サービス拒否（DoS）攻撃とは、システムやネットワークのリソースを過負荷状態にし、本来のサービスを利用できない状態にする攻撃手法のことを指す。以下のような特徴がある。

• システムやサービスの可用性を低下させる攻撃手法
• 正規ユーザーのサービス利用を妨害する目的で実行される
• システムの脆弱性や設計上の欠陥を悪用する

Ollamaの脆弱性の場合、GGUFモデル処理における配列インデックスの検証が不適切であることが問題となっている。攻撃者は特別に細工したGGUFモデルを使用してこの脆弱性を悪用し、システムのリソースを枯渇させることでサービスの停止や応答遅延を引き起こす可能性がある。

Ollama脆弱性に関する考察

Ollamaの脆弱性は、AIモデルの処理に関する基本的な実装の重要性を再認識させる事例となった。特にGGUFフォーマットのような新しいモデルフォーマットを扱う際には、入力値の検証やバウンダリチェックなどの基本的なセキュリティ対策が不可欠である。このような脆弱性は、オープンソースプロジェクトの品質管理とセキュリティレビューの重要性を示している。

今後はAIモデルのセキュリティ検証ツールやガイドラインの整備が必要になるだろう。特にモデルファイルのバリデーションや、処理時のメモリ管理に関する標準的なベストプラクティスの確立が求められる。AIフレームワークの開発者コミュニティには、セキュリティを考慮した設計と実装の知見の共有が期待される。

また、AIモデルの利用が広がる中で、同様の脆弱性が他のフレームワークでも発見される可能性がある。開発者はモデルの処理に関する脆弱性診断や、セキュリティテストの自動化などの対策を検討する必要があるだろう。AIシステムのセキュリティ向上には、継続的なモニタリングと迅速な脆弱性対応が不可欠である。

参考サイト

1. ^ CVE. 「CVE: Common Vulnerabilities and Exposures」. https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2025-0313, (参照 25-04-07).
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