大模型推理服务的安全防护技术分析

大模型推理服务的安全防护技术分析

随着大模型应用的快速发展，推理服务面临的安全威胁日益严峻。本文将从访问控制、输入验证、输出过滤三个维度，对比分析当前主流安全防护技术。

访问控制机制对比

传统API Key方案：

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.security import HTTPBearer

app = FastAPI()
security = HTTPBearer()

@app.get("/inference")
def secure_inference(auth=Depends(security)):
    # 验证token逻辑
    if not validate_token(auth.credentials):
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token")
    return {"result": "inference result"}

JWT Token增强方案：

import jwt
from datetime import datetime, timedelta

def create_access_token(data: dict):
    expire = datetime.utcnow() + timedelta(minutes=30)
    payload = {"sub": data["user_id"], "exp": expire}
    return jwt.encode(payload, SECRET_KEY, algorithm="HS256")

输入验证策略

正则表达式过滤：

import re

def validate_input(user_input: str) -> bool:
    # 禁止危险字符
    dangerous_patterns = [r"<script.*?>.*?</script>", r"\b(union|select|insert)\b"]
    for pattern in dangerous_patterns:
        if re.search(pattern, user_input, re.IGNORECASE):
            return False
    return True

输出过滤机制

内容安全检测：

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model="facebook/bart-large-mnli")

def filter_output(response: str) -> str:
    # 检测敏感内容
    result = classifier(response)
    if any(item["label"] == "LABEL_1" for item in result):
        return "[FILTERED]"
    return response

通过以上技术组合，可以构建多层次防护体系。建议优先部署访问控制，在此基础上加强输入输出验证，确保推理服务安全可靠。