大模型推理架构安全设计方法论

大模型推理架构安全设计方法论

在大模型推理场景下，架构安全设计是保障系统稳定性和数据安全的关键环节。本文基于Transformer模型推理优化实践，提出一套可复现的安全设计方法论。

核心安全维度

输入验证与过滤：实现输入数据的完整性校验，防止恶意输入攻击。建议采用如下代码模式：

import hashlib
import json

def validate_input(data):
    # 长度限制
    if len(str(data)) > 10000:
        raise ValueError("输入数据过长")
    # 格式校验
    try:
        json.loads(str(data))
    except:
        raise ValueError("输入格式错误")
    return True

输出安全管控：建立输出结果的敏感信息过滤机制，防止敏感数据泄露。

可复现架构设计步骤

1. 部署安全层：在推理入口增加API网关层进行访问控制
2. 内存隔离：为不同用户请求分配独立内存空间
3. 监控告警：设置异常请求频率阈值（如每秒超过100次触发告警）

该方法论已在多个大模型推理场景中验证，有效提升了系统安全性。