大模型安全防护机制设计与实施要点

大模型安全防护机制设计与实施要点

在大模型部署过程中，安全防护是不可忽视的重要环节。本文将从访问控制、数据保护、模型防护三个维度，分享实际可复现的安全机制设计方案。

1. 访问控制机制

建议采用JWT Token + RBAC权限体系。使用Python实现基础认证中间件：

from fastapi import FastAPI, Depends
from fastapi.security import HTTPBearer
import jwt

app = FastAPI()
security = HTTPBearer()

async def verify_token(token: str = Depends(security)):
    try:
        payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=['HS256'])
        return payload
    except jwt.PyJWTError:
        raise HTTPException(status_code=403, detail="Invalid token")

2. 数据防护策略

部署数据脱敏和加密传输机制。使用SQLAlchemy对敏感字段加密存储：

from cryptography.fernet import Fernet
import base64

key = Fernet.generate_key()
cipher_suite = Fernet(key)

# 加密存储
encrypted_data = cipher_suite.encrypt(b"sensitive_info")

3. 模型防护措施

实施模型接口限流和输入验证：

from fastapi_limiter import Limiter
from fastapi_limiter.util import get_ipaddr

limiter = Limiter(default_limit="100/minute")
@app.post("/predict")
@limiter.limit("5/minute")
async def predict(request: PredictRequest):
    # 验证输入长度和格式
    if len(request.prompt) > 1000:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Prompt too long")

通过以上机制组合，可有效降低大模型服务面临的安全风险。