大模型服务安全风险评估方法

随着大模型微服务化改造的深入，确保模型服务的安全性成为DevOps工程师关注的重点。本文将介绍一套系统性的安全风险评估方法。

风险评估框架

1. 威胁建模

import json

class ThreatModel:
    def __init__(self):
        self.threats = []
        
    def add_threat(self, threat_type, impact, likelihood):
        self.threats.append({
            'type': threat_type,
            'impact': impact,
            'likelihood': likelihood
        })
        
    def calculate_risk_score(self):
        total_score = 0
        for threat in self.threats:
            total_score += threat['impact'] * threat['likelihood']
        return total_score

2. 安全检查清单

• API访问控制验证
• 数据加密完整性检查
• 模型输入输出验证
• 访问日志审计

可复现评估步骤

1. 环境准备：部署测试环境中的大模型服务
2. 威胁识别：使用上述代码框架识别潜在威胁
3. 风险量化：计算风险得分并制定应对策略
4. 持续监控：通过Prometheus和Grafana实现安全指标可视化

该方法可有效支撑微服务架构下的大模型安全治理实践，确保服务稳定运行。