容器环境下TensorFlow模型服务的安全加固方案

容器环境下TensorFlow模型服务的安全加固方案

在容器化部署的TensorFlow Serving环境中，安全加固是保障模型服务稳定运行的关键环节。本文将从Docker容器化配置和负载均衡安全策略两个维度，提供可复现的安全加固方案。

Docker容器安全配置

首先，在Dockerfile中启用非root用户运行：

FROM tensorflow/serving:latest

# 创建非root用户
RUN useradd --create-home --shell /bin/bash tfuser
USER tfuser
WORKDIR /home/tfuser

同时，配置容器资源限制：

resources:
  limits:
    cpu: "1"
    memory: "2Gi"
  requests:
    cpu: "500m"
    memory: "1Gi"

负载均衡安全加固

在Nginx负载均衡配置中，启用TLS加密和访问控制：

server {
    listen 443 ssl;
    ssl_certificate /path/to/cert.pem;
    ssl_certificate_key /path/to/private.key;
    
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow-servers;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        allow 192.168.1.0/24;  # 白名单
        deny all;
    }
}

通过以上配置，可有效提升容器化TensorFlow服务的安全性。