TensorFlow服务安全加固最佳实践

TensorFlow服务安全加固最佳实践

在生产环境中部署TensorFlow Serving时，安全加固是不可忽视的环节。最近在项目中踩了几个坑，分享一下实际经验。

Docker容器化安全配置

首先，使用非root用户运行容器：

FROM tensorflow/serving:latest
RUN useradd -r -u 1000 tfuser
USER tfuser

负载均衡配置加固

通过Nginx配置反向代理并添加安全头：

location /v1/models/ {
    proxy_pass http://tf_serving_cluster;
    add_header X-Frame-Options "SAMEORIGIN";
    add_header X-Content-Type-Options "nosniff";
    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}

API访问控制

使用JWT中间件验证请求：

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.before_request
def authenticate():
    token = request.headers.get('Authorization')
    if not validate_token(token):
        return 'Unauthorized', 401

端口限制与防火墙

仅开放必要端口：

# docker run --network=host
# 或者配置iptables只开放8500和8501端口

通过这些措施，服务安全性得到显著提升，避免了常见的安全漏洞。