大模型部署的安全认证机制

大模型部署的安全认证机制踩坑记录

最近在为一个开源大模型项目做生产环境部署时，遇到了安全认证方面的坑。本文记录一下踩坑过程和解决方案。

问题背景

我们的大模型服务需要对外提供API接口，但最初部署时完全没有安全认证机制，存在严重的安全隐患。

踩坑过程

首先尝试使用简单的token认证，代码如下：

from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    token = request.headers.get('Authorization')
    if not token or token != 'Bearer my_secret_token':
        return {'error': 'Unauthorized'}, 401
    # 处理预测逻辑
    return {'result': 'success'}

但这种方式存在明显缺陷：token硬编码在代码里，容易泄露。

解决方案

最终采用JWT（JSON Web Token）方案：

import jwt
from datetime import datetime, timedelta

class AuthManager:
    def __init__(self, secret_key):
        self.secret_key = secret_key
    
    def generate_token(self, user_id):
        payload = {
            'user_id': user_id,
            'exp': datetime.utcnow() + timedelta(hours=24)
        }
        return jwt.encode(payload, self.secret_key, algorithm='HS256')
    
    def verify_token(self, token):
        try:
            payload = jwt.decode(token, self.secret_key, algorithms=['HS256'])
            return payload['user_id']
        except jwt.ExpiredSignatureError:
            return None
        except jwt.InvalidTokenError:
            return None

最佳实践

1. 使用环境变量存储密钥
2. 设置合理的token过期时间
3. 添加请求频率限制
4. 记录认证日志用于审计

这个方案比简单token机制安全很多，推荐在生产环境中使用。