OllamaHound 是一个模块化、面向红队的工具包，用于 发现公开暴露的Ollama服务器、识别版本、分类CVE暴露、验证是否能够 进行文本生成，以及（可选）启用交互式CLI会话进行受控测试。

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目录

• 模块
• 典型流程
• 主要功能（扫描器）
• 环境要求
• 快速开始
• 命令速查表
• 扫描器输出
• 导航器（扫描CSV辅助工具）
• 连接器（交互式CLI）
• 采集器（Shodan辅助工具）
• 编排器参数（高层级）
• 输出文件（总结）
• 关于模型大小解析的说明
• 安全、道德与范围
• 作者

模块

特性

• ⚡ 大规模扫描，使用异步套接字和丰富的进度UI
• 🧠 版本 + CVE分类，用于RCE/DoS暴露
• ✅ 模型验证，通过 /api/tags 和 /api/generate
• 🧭 导航器过滤器，用于去重、排序和导出
• 💬 交互式连接器，安全测试提示

典型流程

1. 采集目标（可选） → results/scraper/targets.txt
2. 扫描目标 → results/scanner/<前缀>_YYYYMMDD_HHMMSS.csv
3. 导航并过滤结果 → 可选的JSON/CSV导出
4. 连接到选定的主机/模型 → 交互式CLI

您可以逐步操作，也可以使用编排器将前三个阶段串联起来。

主要功能（扫描器）

• 快速、异步扫描，使用 asyncio + aiohttp（数千个并发套接字）
• 进度UI（ETA、吞吐量、完成度），通过 rich 实现
• 带时间戳的CSV报告：<前缀>_YYYYMMDD_HHMMSS.csv
• 彩色表格输出
  • RCE：红色
  • DoS：黄色
  • 已修补：绿色
• 版本解析
  • GET /api/version → 回退 GET /version → 回退 Server 头
• CVE分类
  • CVE-2024-7773（RCE）：版本 < 0.1.47
  • CVE-2025-0317（DoS）：版本 <= 0.3.14
• 模型发现与验证
  • 通过 GET /api/tags 枚举模型
  • 通过 POST /api/generate 测试生成
• 智能排序
  • /api/generate 返回 HTTP 200 的主机自动排在前面
• 强大的过滤器
  • --gen-ok-only：仅保留 /api/generate 可用的主机
  • --vuln-only：仅保留分类为RCE/DoS的主机
  • --show-unknown：包含版本未知/无法解析的主机
• 可调参数
  • 多端口、超时、并发数、CSV前缀

环境要求

• Python 3.10+
• 包：
  • aiohttp
  • rich
  • packaging
  • requests
  • shodan

安装依赖：

python3 -m pip install -U aiohttp rich packaging requests shodan

使用Docker：

docker build -t ollamahound .
docker run -it --rm ollamahound <ollamahound scripts>

快速开始

快速开始最小化（2–3条命令）

选项A（最快）：采集 → 扫描 → 连接

python3 ollamaScraper.py
python3 ollamaScanner.py results/scraper/targets.txt --gen-ok-only
python3 ollamaConnector.py --scan-csv results/scanner/ollama_scan_*.csv

选项B（一步到位）：编排器管道

python3 ollamaOrchestrator.py --scan-gen-ok-only

编排器（一步完成采集 → 扫描 → 连接）

ollamaOrchestrator.py 只需运行采集器、扫描器和连接器，这样您就可以在一条命令中从Shodan收割到交互式CLI。采集器和连接器保持交互式，但编排器会将其输出连接起来。

python3 ollamaOrchestrator.py --scan-gen-ok-only --scan-vuln-only

• 目标写入 results/orchestrator/targets.txt（可通过 --targets 更改）。
• 扫描CSV位于 results/scanner/ 目录，前缀由 --scan-output-prefix 指定（默认 orchestrator_scan）。
• 传递 --connector-row 以在启动连接器时自动选择一行，或像往常一样交互式选择。
• --skip-scrape、--skip-scan 和 --skip-connect 允许您使用现有输出从中途继续（跳过扫描阶段时需要 --scan-csv）。

本节的其余部分仍适用于您手动运行每个模块的情况。

命令速查表

采集器：

# 基础交互式采集（Shodan dork选择器）
python3 ollamaScraper.py

# 自定义输出文件夹和文件名
python3 ollamaScraper.py --output-dir results/my-scrape -o targets_acme.txt

扫描器：

# 扫描 targets.txt（默认11434端口，500并发，8秒超时）
python3 ollamaScanner.py results/scraper/targets.txt

# 仅保留 /api/generate 返回200的主机
python3 ollamaScanner.py results/scraper/targets.txt --gen-ok-only

# 多端口扫描（空格和逗号混合使用）
python3 ollamaScanner.py results/scraper/targets.txt -p 11434 8080,13871

# 激进扫描（短超时 + 高并发）
python3 ollamaScanner.py results/scraper/targets.txt --timeout 3 -c 800

# 仅保留有漏洞的主机（RCE/DoS）并显示未知版本
python3 ollamaScanner.py results/scraper/targets.txt --vuln-only --show-unknown

# 自定义CSV前缀和输出目录
python3 ollamaScanner.py results/scraper/targets.txt -o scan_acme.csv --output-dir results/scanner_acme

导航器：

# 过滤扫描CSV目录
python3 ollamaNavigator.py --scan-csv results/scanner --require-gen-ok --vuln rce

# 过滤单个CSV，限制为llama模型，大小 >= 7B
python3 ollamaNavigator.py --scan-csv results/scanner/scan_20260107_180002.csv \
  --model llama --min-params 7

# 排除模型 + 搜索关键词
python3 ollamaNavigator.py --scan-csv results/scanner --exclude-model qwen --search france

# 导出过滤后的行
python3 ollamaNavigator.py --scan-csv results/scanner --vuln dos \
  --json-output results/navigator/dos.json --csv-output results/navigator/dos.csv

# 交互式过滤菜单
python3 ollamaNavigator.py --scan-csv results/scanner --interactive

连接器：

# 直接连接
python3 ollamaConnector.py --host http://127.0.0.1:11434 --model llama3

# 使用扫描CSV中的某一行（基于1的索引）
python3 ollamaConnector.py --scan-csv results/scanner/scan_20260107_180002.csv --scan-row 3

编排器：

# 完整管道
python3 ollamaOrchestrator.py

# 完整管道 + 仅gen-ok + 仅漏洞
python3 ollamaOrchestrator.py --scan-gen-ok-only --scan-vuln-only

# 重用现有目标和CSV，仅运行连接器
python3 ollamaOrchestrator.py --skip-scrape --skip-scan --scan-csv results/scanner/scan_20260107_180002.csv

# 跳过连接器（仅采集+扫描）
python3 ollamaOrchestrator.py --skip-connect

1) 准备目标