开源大模型模型访问日志审计

开源大模型模型访问日志审计

在大模型安全防护体系中，访问日志审计是重要的监控手段。本文记录一次针对开源大模型的访问日志分析过程。

环境准备

# 安装必要工具
pip install pandas numpy

# 假设日志文件路径
LOG_FILE = '/var/log/model_access.log'

日志格式解析

典型日志格式如下：

2023-12-01 14:30:25,123 - INFO - user_id=1001 - ip=192.168.1.100 - model=gpt-4 - request_size=1024 - response_time=0.5s

审计脚本

import pandas as pd
import re
from datetime import datetime

def parse_log_line(line):
    pattern = r'(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3}) - (\w+) - user_id=(\d+) - ip=(\d+\.\d+\.\d+\.\d+) - model=([\w-]+) - request_size=(\d+) - response_time=(\d+\.\d+s)'
    match = re.match(pattern, line)
    if match:
        return {
            'timestamp': datetime.strptime(match.group(1), '%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f'),
            'level': match.group(2),
            'user_id': int(match.group(3)),
            'ip': match.group(4),
            'model': match.group(5),
            'request_size': int(match.group(6)),
            'response_time': float(match.group(7).rstrip('s'))
        }
    return None

# 分析高频率访问用户
logs = []
with open(LOG_FILE, 'r') as f:
    for line in f:
        parsed = parse_log_line(line)
        if parsed:
            logs.append(parsed)

df = pd.DataFrame(logs)
user_stats = df.groupby('user_id').size().sort_values(ascending=False)
print("高频访问用户：")
print(user_stats.head(10))

安全发现

通过分析发现以下异常模式：

• 单用户请求频率异常
• 大批量数据请求
• 高延迟响应记录

建议部署日志监控告警系统，及时识别潜在风险行为。