大模型API访问控制策略实现经验
在大模型应用开发中，API访问控制是保障系统安全的关键环节。本文将分享几种实用的访问控制策略及其实现方法。
1. 基于API Key的身份认证
这是最基础也是最常用的访问控制方式。通过为每个用户或应用分配唯一的API Key，在请求头中添加Authorization: Bearer <api_key>进行身份验证。
import requests
def call_api(api_key, endpoint):
headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post(endpoint, headers=headers, json={'prompt': '测试'})
return response.json()
2. 请求频率限制
为防止API被恶意调用，需设置请求频率限制。使用令牌桶算法实现限流：
import time
from collections import defaultdict
class RateLimiter:
def __init__(self, max_requests=100, window=60):
self.max_requests = max_requests
self.window = window
self.requests = defaultdict(list)
def is_allowed(self, client_id):
now = time.time()
# 清理过期请求记录
self.requests[client_id] = [
req_time for req_time in self.requests[client_id]
if now - req_time < self.window
]
if len(self.requests[client_id]) < self.max_requests:
self.requests[client_id].append(now)
return True
return False
3. 数据访问权限控制
对于涉及敏感数据的API，应实施细粒度的数据访问控制。通过RBAC模型实现：
from functools import wraps
def require_permission(permission):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
# 检查用户权限
if not has_permission(current_user(), permission):
raise PermissionError('权限不足')
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
这些策略需要结合使用，形成多层次的安全防护体系。建议定期审查访问日志，及时发现异常行为。
讨论