大模型部署前的安全漏洞扫描流程

大模型部署前的安全漏洞扫描流程

在大模型快速发展的背景下，确保模型部署前的安全性至关重要。本文将介绍一套完整的安全漏洞扫描流程，帮助安全工程师在部署前发现潜在风险。

1. 环境准备

# 安装必要的安全工具
pip install bandit safety flake8

# 准备测试环境
mkdir model_security_test && cd model_security_test

2. 代码安全检查

使用bandit进行Python代码安全扫描：

bandit -r ./model_code/ -f json -o bandit_report.json

3. 依赖安全检测

通过safety工具检查依赖包：

pip install safety
safety check --full-report

4. 隐私数据保护测试

# 检查敏感信息泄露
import re
import pandas as pd

def check_sensitive_data(df):
    sensitive_patterns = [
        r'\b\d{4}-\d{2}-\d{2}\b',  # 日期格式
        r'\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b',  # 社保号
    ]
    for pattern in sensitive_patterns:
        if df.astype(str).apply(lambda x: x.str.contains(pattern, regex=True)).any().any():
            print("发现敏感数据")

5. 部署前验证清单

•  代码安全扫描通过
•  依赖包无已知漏洞
•  数据隐私保护机制完整
•  访问控制策略配置正确

该流程可有效降低大模型部署风险，建议在正式上线前执行全套检查。