大模型推理服务的安全防护机制构建

大模型推理服务的安全防护机制构建

随着大模型推理服务的广泛应用，其安全防护机制的构建成为关键议题。本文将从访问控制、输入验证和输出过滤三个维度，探讨如何构建有效的防护体系。

访问控制机制

from flask import Flask, request
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address

app = Flask(__name__)
limiter = Limiter(
    app,
    key_func=get_remote_address,
    default_limits=["100 per hour"]
)

@app.route('/infer')
@limiter.limit("10 per minute")
def infer():
    # 验证API密钥
    api_key = request.headers.get('X-API-Key')
    if not validate_api_key(api_key):
        return {'error': 'Unauthorized'}, 401
    return {'result': 'inference result'}

输入验证防护

import re

def validate_input(input_text):
    # 检测恶意模式
    malicious_patterns = [
        r'\b(union|select|insert|update|delete)\b',
        r'<script.*?>.*?</script>',
        r'\b(eval|exec|system)\b'
    ]
    for pattern in malicious_patterns:
        if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
            return False
    return True

输出过滤机制

import json

def filter_output(response):
    # 过滤敏感信息
    sensitive_patterns = [
        r'\b\d{4}-\d{2}-\d{2}\b',  # 日期
        r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'  # 邮箱
    ]
    filtered = response
    for pattern in sensitive_patterns:
        filtered = re.sub(pattern, '[REDACTED]', filtered)
    return filtered

通过以上多层防护机制的组合应用，可以有效提升大模型推理服务的安全性。建议在实际部署中根据业务场景调整防护策略。