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Pesquisadores encontram 175.000 servidores Ollama AI expostos publicamente em 130 países

Pesquisadores encontram 175.000 servidores Ollama AI expostos publicamente em 130 países

Pesquisadores de segurança identificaram um problema grave envolvendo servidores de inteligência artificial. Segundo o estudo, mais de 175.000 servidores Ollama AI estão acessíveis publicamente na internet, distribuídos por ao menos 130 países. Como resultado, esses sistemas ficam expostos a abusos, exploração criminosa e uso não autorizado.

Embora o Ollama tenha sido criado para rodar modelos de linguagem localmente, muitas instâncias foram configuradas de forma incorreta. Dessa forma, acabaram expostas diretamente à internet, sem qualquer tipo de proteção básica.

Exposição global amplia riscos de segurança

De acordo com pesquisadores da SentinelLABS, da SentinelOne, em parceria com a Censys, a maioria desses servidores roda em ambientes corporativos, nuvens públicas e até em redes residenciais. Ainda que o Ollama utilize, por padrão, conexões locais, uma simples alteração de configuração já permite o acesso externo.

Consequentemente, milhares de servidores passaram a operar como infraestruturas de IA abertas, sem autenticação, controle de acesso ou monitoramento adequado. Além disso, muitos administradores sequer perceberam que os serviços estavam visíveis publicamente.

Funcionalidades avançadas aumentam o impacto

O problema se torna ainda mais sério porque aproximadamente 48% dos servidores expostos suportam chamadas de ferramentas (tool calling). Ou seja, esses modelos de IA conseguem:

  • Executar comandos e códigos remotamente
  • Interagir com APIs externas
  • Automatizar tarefas em outros sistemas

Assim, quando um invasor encontra um servidor vulnerável, ele pode explorar recursos computacionais avançados sem qualquer autorização. Com isso, o risco deixa de ser apenas teórico e passa a ser operacional.

Quais ameaças esses servidores expostos representam?

A exposição desses servidores abre caminho para diferentes tipos de ataques. Entre os principais riscos, destacam-se:

  • LLMjacking: criminosos sequestram recursos de IA para gerar spam, campanhas maliciosas ou conteúdos automatizados
  • Uso comercial indevido: servidores vulneráveis podem ser revendidos como serviços ilegais de IA
  • Ponto de entrada para redes internas: a partir do servidor exposto, ataques mais profundos podem ocorrer

Além disso, pesquisadores associam esse tipo de exploração a campanhas conhecidas como Operation Bizarre Bazaar, nas quais agentes maliciosos escaneiam a internet em busca de servidores de IA abertos para posterior monetização.

Por que tantos servidores estão expostos?

O principal motivo está na falta de conhecimento sobre segurança de IA local. Muitos desenvolvedores:

  • Expõem serviços sem revisar as configurações de rede
  • Não implementam autenticação básica
  • Ignoram logs e tráfego de entrada

Além disso, como esses servidores rodam fora de grandes provedores de nuvem, eles não recebem proteções automáticas, como firewalls gerenciados ou alertas de segurança. Assim, qualquer erro de configuração se transforma rapidamente em uma brecha crítica.

Como proteger servidores Ollama AI corretamente

Para reduzir os riscos, especialistas recomendam algumas ações essenciais:

  1. Restringir o acesso à rede local e evitar exposição pública
  2. Implementar autenticação e controle de permissões
  3. Monitorar logs e conexões externas regularmente
  4. Educar equipes sobre segurança em ambientes de IA local

Quando aplicadas corretamente, essas medidas diminuem drasticamente as chances de abuso e exploração.

Um alerta importante para o futuro da IA local

Esse incidente reforça um ponto crucial: executar IA localmente não elimina riscos de segurança. Pelo contrário, quando mal configurados, esses ambientes podem se tornar alvos fáceis para atacantes.

Portanto, à medida que o uso de modelos locais cresce, a atenção à segurança precisa crescer na mesma proporção. Caso contrário, servidores de IA continuarão sendo explorados silenciosamente — e em escala global.

Fonte: The Hacker News —https://thehackernews.com/2026/01/researchers-find-175000-publicly.html

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