大模型训练平台权限管理踩坑记录

大模型训练平台权限管理踩坑记录

在为某大模型训练平台设计权限管理系统时，遇到了一个典型的权限控制漏洞。该平台使用RBAC模型进行用户权限管理，但存在一个关键缺陷。

问题复现

通过以下代码可以复现该问题：

# 模拟权限检查函数
from functools import wraps

def check_permission(permission):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            # 问题代码：未正确验证用户权限
            user = get_current_user()
            if permission not in user.permissions:  # 缺少上下文检查
                raise PermissionError("权限不足")
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

# 危险的使用方式
@check_permission('model_train')
def train_model(model_id):
    # 训练逻辑
    pass

根本原因

问题出在权限验证未考虑用户上下文，导致攻击者可以通过构造特定请求绕过权限控制。具体来说，当用户拥有model_train权限时，系统应同时验证该用户是否具有访问指定模型的权限。

修复方案

# 修复后的代码
@check_permission('model_train', context_check=True)
def train_model(model_id):
    user = get_current_user()
    # 增加上下文检查
    if not has_access_to_model(user, model_id):
        raise PermissionError("无权访问该模型")
    # 训练逻辑

安全建议

1. 所有权限检查必须包含用户上下文验证
2. 建立细粒度的访问控制策略
3. 定期进行安全审计和代码审查