大模型推理服务的安全配置指南

大模型推理服务的安全配置指南

随着大模型推理服务的广泛应用，确保其安全性已成为安全工程师的核心职责。本文将从配置层面提供一套可复现的安全防护指南。

1. 网络访问控制

# 配置防火墙规则限制访问源
sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 8000
sudo ufw deny all

# 使用nginx反向代理配置白名单
location /api/v1/inference {
    allow 192.168.1.0/24;
    allow 10.0.0.0/8;
    deny all;
}

2. 身份认证与授权

# 实现API密钥验证
from flask import Flask, request
import hashlib

app = Flask(__name__)
API_KEYS = {'valid_key_123': 'user1', 'valid_key_456': 'user2'}

@app.route('/inference')
def validate_api_key():
    api_key = request.headers.get('X-API-Key')
    if not api_key or api_key not in API_KEYS:
        return {'error': 'Unauthorized'}, 401
    return {'status': 'authorized'}

3. 输入验证与限制

# 配置输入参数限制
input_validation:
  max_length: 2048
  max_tokens: 512
  allowed_chars: "a-zA-Z0-9_\s.-"
  rate_limit:
    requests_per_minute: 100
    burst_limit: 10

4. 日志审计与监控

建议启用详细访问日志记录，包括请求时间、源IP、请求参数等信息，便于后续安全分析和合规审计。

通过以上配置，可显著提升大模型推理服务的安全性。