大模型服务安全防护体系构建

大模型服务安全防护体系构建踩坑记录

最近在为公司大模型微服务架构搭建安全防护体系，踩了不少坑，记录一下。

问题背景

我们的大模型服务采用微服务架构部署，面临API滥用、数据泄露等风险。按照社区要求，需要建立完整的安全防护体系。

核心防护措施

1. API网关层防护

# gateway.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rate-limit-connections: "100"
    nginx.ingress.kubernetes.io/rate-limit-rps: "50"

2. 认证授权机制

# auth_middleware.py
class ModelAuthMiddleware:
    def __init__(self, get_response):
        self.get_response = get_response
    
    def __call__(self, request):
        token = request.META.get('HTTP_AUTHORIZATION')
        if not self.validate_token(token):
            return JsonResponse({'error': 'Unauthorized'}, status=401)
        return self.get_response(request)

3. 请求限流配置

# rate-limit.yaml
apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: model-limits
spec:
  limits:
  - default:
      cpu: 100m
      memory: 128Mi
    defaultRequest:
      cpu: 50m
      memory: 64Mi

实践建议

• 建议使用服务网格（如Istio）统一管理安全策略
• 定期审查访问日志，及时发现异常行为
• 配置完善的监控告警机制

通过以上配置，大模型服务安全防护能力得到显著提升。