大模型部署安全加固方案详解

大模型部署安全加固方案详解

在大模型快速发展的今天，部署安全已成为ML工程师必须面对的重要课题。本文将分享一套可复现的部署安全加固方案，帮助你在生产环境中构建更安全的模型服务。

1. 网络层防护

首先从网络层面进行隔离：

# 创建专用VPC子网
aws ec2 create-vpc --cidr-block 10.0.0.0/16
# 配置安全组只允许必要端口访问
aws ec2 create-security-group --group-name model-api-sg --description "Model API Security Group"

2. 访问控制加固

使用JWT令牌验证机制：

from flask import Flask, request
import jwt
app = Flask(__name__)

@app.route('/predict')
def predict():
    token = request.headers.get('Authorization')
    try:
        jwt.decode(token, 'secret-key', algorithms=['HS256'])
        # 执行预测逻辑
        return {'result': 'success'}
    except jwt.InvalidTokenError:
        return {'error': 'Invalid token'}, 401

3. 模型文件加密存储

部署时启用文件级加密：

# 使用AWS KMS加密模型文件
aws kms encrypt --key-id alias/model-key --plaintext fileb://model.bin --output text --query CiphertextBlob > encrypted_model.bin

4. 监控与日志审计

配置实时监控告警：

# prometheus配置
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

这套方案已在多个生产环境验证有效，建议按需选择加固措施。