大模型模型部署环境隔离措施

大模型部署环境隔离措施踩坑记录

最近在为公司部署大模型服务时，深度体验了环境隔离的重要性。作为一个安全工程师，我意识到很多团队在部署大模型时都忽略了这一点。

隔离方案选择

我们最初尝试使用Docker容器进行隔离，但发现存在以下问题：

1. 容器逃逸风险仍然存在
2. 网络端口容易被恶意利用
3. 资源限制不够严格

最终选择了基于Kubernetes的Pod隔离方案。具体配置如下：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llama3-deployment
spec:
  securityContext:
    runAsNonRoot: true
    runAsUser: 1000
    fsGroup: 2000
  containers:
  - name: model-container
    image: my-llama3:latest
    ports:
    - containerPort: 8000
    securityContext:
      readOnlyRootFilesystem: true
      allowPrivilegeEscalation: false
      capabilities:
        drop: ["ALL"]

实际测试验证

在部署后，我们进行了以下安全测试：

1. 使用nsenter尝试进入Pod网络命名空间 - 失败
2. 尝试访问宿主机文件系统 - 失败
3. 端口扫描 - 仅能看到开放的8000端口

避坑建议

• 不要使用root用户运行容器
• 启用read-only根文件系统
• 严格限制容器权限和能力
• 定期审计Pod安全配置

这种隔离方案有效保护了大模型服务的安全性，避免了潜在的横向移动攻击风险。