大模型推理服务的安全访问控制策略

大模型推理服务的安全访问控制策略

随着大模型推理服务的广泛应用，如何有效实施安全访问控制成为关键议题。本文将从技术角度探讨基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）在大模型推理服务中的应用。

核心策略设计

首先建立用户角色体系：admin、developer、researcher、guest。通过以下配置实现访问控制：

rbac:
  roles:
    admin:
      permissions: ["model_deploy", "user_manage", "config_edit"]
    developer:
      permissions: ["model_inference", "model_upload"]
    researcher:
      permissions: ["model_inference", "result_download"]
    guest:
      permissions: ["model_inference"]

实现方案

使用Python实现访问控制检查：

import jwt
from functools import wraps

class AccessControl:
    def __init__(self, secret_key):
        self.secret_key = secret_key
        
    def check_permission(self, token, required_permission):
        try:
            payload = jwt.decode(token, self.secret_key, algorithms=['HS256'])
            user_role = payload['role']
            # 简化验证逻辑，实际应从配置文件读取
            permissions = self.get_permissions_by_role(user_role)
            return required_permission in permissions
        except:
            return False

防护建议

1. 实施API请求频率限制
2. 启用访问日志审计
3. 定期更新访问控制策略

该方案可有效防止未授权访问，同时保持服务可用性。