大模型部署中的网络流量加密方案踩坑记录
最近在为公司的大模型服务部署网络加密方案时，踩了不少坑，分享给大家避免重蹈覆辙。
背景情况
我们部署了一个基于Transformer架构的大模型服务，通过API接口提供推理服务。由于涉及敏感数据处理，需要确保网络传输过程中的安全性。
方案选择与实践
最初尝试使用HTTPS + TLS 1.3协议进行加密，配置了自签名证书后发现：
# 基础TLS配置步骤
openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout key.pem -out cert.pem -days 365 -nodes
但实际测试中发现，在高并发场景下，证书验证导致的延迟明显增加。通过抓包分析发现，TLS握手过程中的证书交换占用了大量带宽。
核心问题与解决方案
最终采用以下方案：
- 双层加密架构：在应用层使用JWT token认证，传输层使用TLS 1.2（避免高版本性能损耗）
- 连接池优化：使用Python的
requests库配合连接池减少握手开销 - 证书缓存机制：通过Nginx配置证书缓存，减少重复验证
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(total=3, backoff_factor=1)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("http://", adapter)
session.mount("https://", adapter)
验证结果
通过上述优化，网络延迟降低了约35%，同时保证了数据安全。建议在生产环境部署前，先进行压力测试验证。
重要提醒
请勿将此方案用于非法目的，仅限于合法合规的安全测试场景。
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