分布式推理系统安全机制设计：如何防止恶意请求攻击
在大模型部署实践中，我们遭遇了一次典型的恶意请求攻击。某次上线后，系统突然出现大量超时和CPU飙升，通过监控发现是来自少数IP的恶意请求在疯狂调用模型接口。
问题复现步骤
- 初步排查：使用
tcpdump抓包分析，发现多个IP频繁访问推理接口 - 日志分析：查看Nginx access.log，发现请求体异常（如超长prompt、特殊字符）
- 系统监控：通过Prometheus发现CPU使用率瞬间飙升至90%以上
安全机制实现方案
我们采用了多层防护策略，核心代码如下：
# 速率限制中间件
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address
limiter = Limiter(
app,
key_func=get_remote_address,
default_limits=["100 per hour"]
)
# 请求内容安全检查
@app.before_request
def check_request_safety():
if request.method == 'POST':
content = request.get_json()
if not content or len(str(content)) > 10000: # 内容长度限制
return jsonify({'error': 'Request too large'}), 400
if contains_malicious_pattern(content): # 恶意模式检测
return jsonify({'error': 'Malicious request detected'}), 403
实际效果
部署后，恶意请求被有效拦截，系统稳定性和响应时间明显改善。建议在分布式推理系统中必须配置基础的速率限制和内容安全检查。
注意事项
- 不要过度依赖单一防护机制
- 定期更新恶意模式库
- 监控指标需设置合理阈值
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