大语言模型部署安全防护方案

大语言模型部署安全防护方案

随着大语言模型的广泛应用，其安全防护成为重中之重。本文将从网络隔离、访问控制、数据加密等维度，提供一套可复现的安全防护方案。

网络隔离配置

使用Docker容器化部署时，建议创建专用网络命名空间：

# 创建隔离网络
sudo docker network create --driver bridge \n  --subnet=172.20.0.0/16 \n  --ip-range=172.20.0.0/24 \n  model-network

# 启动模型容器并连接到隔离网络
sudo docker run -d \n  --name llm-model \n  --network model-network \n  --ip 172.20.0.10 \n  -p 8080:80 \n  llama-model:latest

访问控制策略

通过Nginx配置API访问限制：

server {
    listen 8080;
    location /api/v1/generate {
        # 限流配置
        limit_req zone=api burst=10 nodelay;
        
        # IP白名单
        allow 192.168.1.0/24;
        allow 10.0.0.0/8;
        deny all;
        
        proxy_pass http://localhost:8000;
    }
}

数据隐私保护

部署时启用数据脱敏处理：

import re

def sanitize_input(text):
    # 隐藏邮箱地址
    text = re.sub(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\b', '[EMAIL]', text)
    # 隐藏手机号码
    text = re.sub(r'1[3-9]\d{9}', '[PHONE]', text)
    return text

此方案可有效降低模型部署风险，建议安全工程师在实际环境中按需调整配置。