分布式存储系统安全机制设计：数据加密与访问控制优化

分布式存储系统安全机制设计：数据加密与访问控制优化

在大模型训练和推理场景中，分布式存储系统的安全性至关重要。本文将从数据加密和访问控制两个维度，分享一套可复现的安全机制设计方案。

数据加密策略

采用分层加密架构，对不同层级的数据进行差异化保护：

import cryptography
from cryptography.fernet import Fernet

# 1. 数据库级别加密
# 使用AES-256对敏感字段加密
class DatabaseEncryption:
    def __init__(self):
        self.key = Fernet.generate_key()
        self.cipher = Fernet(self.key)
    
    def encrypt_field(self, data):
        return self.cipher.encrypt(data.encode())
    
    def decrypt_field(self, encrypted_data):
        return self.cipher.decrypt(encrypted_data).decode()

# 2. 文件级别加密
# 使用TLS 1.3+传输加密，存储时使用AES-GCM
import ssl
import hashlib

class FileEncryption:
    def __init__(self):
        self.encryption_key = hashlib.sha256(b'secret_key').digest()[:32]
    
    def encrypt_file(self, file_path):
        # 实现文件级加密逻辑
        pass

访问控制优化

实施基于角色的访问控制（RBAC）和最小权限原则：

# 权限配置示例
permissions:
  - role: model_trainer
    access_level: read_write
    resources:
      - type: model_artifacts
        path: /models/
      - type: training_logs
        path: /logs/training/
  - role: data_analyst
    access_level: read_only
    resources:
      - type: processed_data
        path: /data/processed/

实施步骤

1. 评估现有存储系统安全基线
2. 部署透明数据加密层
3. 建立权限管理策略
4. 定期安全审计和更新

该方案已在多个大模型训练集群中部署，有效提升了系统整体安全性。