发现17.5万暴露的Ollama主机,分析模型与硬件分布
推出“沉默兄弟”👾😈
我们(@LabsSentinel + Censys)在293天内发现了175,108个暴露在互联网上的Ollama主机。
这相当于在130个国家和4,032个ASN中观察到723万次 sightings。
这不是一个小众边缘案例——我们看到了一个持续存在的骨干网络,约23,000台主机。
幂律分布显现:13%的主机驱动了约76%的观测,而36%的主机只出现一次。
许多主机位于“安全云”假设之外:56%位于消费者ISP/固定接入网络(约32%位于超大规模云,取决于分类)。
模型堆栈异常稳定:Llama第一,Qwen2第二,Gemma2第三。
硬件现实也显现:4位量化占72%,Q4_K_M出现在48%的主机上。
最常见的参数规模是8-14B(26%)。
可怕的部分:48%宣传工具调用,22%支持视觉,26%运行“思考”模型。
我们还发现了201+个主机使用标准化的“无审查”系统提示(下限)。
我们(@LabsSentinel + Censys)在293天内发现了175,108个暴露在互联网上的Ollama主机。
这相当于在130个国家和4,032个ASN中观察到723万次 sightings。
这不是一个小众边缘案例——我们看到了一个持续存在的骨干网络,约23,000台主机。
幂律分布显现:13%的主机驱动了约76%的观测,而36%的主机只出现一次。
许多主机位于“安全云”假设之外:56%位于消费者ISP/固定接入网络(约32%位于超大规模云,取决于分类)。
模型堆栈异常稳定:Llama第一,Qwen2第二,Gemma2第三。
硬件现实也显现:4位量化占72%,Q4_K_M出现在48%的主机上。
最常见的参数规模是8-14B(26%)。
可怕的部分:48%宣传工具调用,22%支持视觉,26%运行“思考”模型。
我们还发现了201+个主机使用标准化的“无审查”系统提示(下限)。