LLM模型推理服务安全架构

LLM模型推理服务安全架构

随着大语言模型(LLM)在各行业的广泛应用，其推理服务的安全性成为重中之重。本文将从架构层面探讨LLM推理服务的安全防护体系。

核心安全组件

访问控制层：通过API网关实现基于JWT的认证授权机制

from flask import Flask, request
import jwt

app = Flask(__name__)
SECRET_KEY = "your-secret-key"

def validate_token():
    token = request.headers.get('Authorization')
    if not token:
        return False
    try:
        jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=['HS256'])
        return True
    except:
        return False

输入输出过滤：建立敏感信息检测机制

import re

SENSITIVE_PATTERNS = [
    r'\b(?:\d{4}[-\s]?){3}\d{4}\b',  # 银行卡号
    r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'  # 邮箱
]

def filter_sensitive_data(text):
    for pattern in SENSITIVE_PATTERNS:
        text = re.sub(pattern, '[REDACTED]', text)
    return text

安全测试实践

建议使用以下工具进行安全评估：

• OWASP ZAP进行API安全扫描
• Burp Suite进行手动渗透测试

防御策略

1. 实施速率限制防止DoS攻击
2. 建立输入长度验证机制
3. 定期更新依赖组件
4. 部署入侵检测系统(IDS)

通过构建多层防护体系，可有效提升LLM推理服务的安全性。