大模型推理服务的安全配置最佳实践
随着大模型推理服务的广泛应用，其安全配置成为保障系统稳定运行的关键环节。本文将从访问控制、数据加密、日志审计等方面，分享一套可复现的安全配置方案。
1. 访问控制配置
建议采用多层认证机制，首先在API网关层面设置JWT Token验证：
from flask import Flask, request
import jwt
def validate_token():
token = request.headers.get('Authorization')
if not token:
return False
try:
jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=['HS256'])
return True
except jwt.ExpiredSignatureError:
return False
2. 数据传输加密
所有数据传输必须启用HTTPS，配置强加密套件：
# nginx.conf
server {
listen 443 ssl;
ssl_certificate /path/to/cert.pem;
ssl_certificate_key /path/to/key.pem;
ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;
ssl_ciphers ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA512:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA512;
}
3. 输入输出验证
实现输入参数白名单机制，防止恶意输入：
ALLOWED_PARAMS = ['prompt', 'max_tokens', 'temperature']
def sanitize_input(data):
return {k: v for k, v in data.items() if k in ALLOWED_PARAMS}
4. 审计日志记录
关键操作必须记录完整审计日志：
import logging
logger = logging.getLogger('model_access')
logger.info(f"User {user_id} accessed model at {timestamp}")
通过以上配置，可显著提升大模型推理服务的安全性，建议安全工程师在生产环境中逐步实施这些最佳实践。
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