大模型服务安全防护实践

大模型服务安全防护实践

随着大模型应用的普及，其安全防护成为关键挑战。本文基于开源大模型微服务架构，分享实用的安全防护策略。

1. API网关安全加固

使用Nginx或Traefik作为API网关，配置以下安全规则：

# 限流配置
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=api:10m rate=10r/s;
limit_req zone=api burst=20 nodelay;

# 安全头设置
add_header X-Content-Type-Options "nosniff";
add_header X-Frame-Options "DENY";
add_header X-XSS-Protection "1; mode=block";

2. 身份认证与授权

集成JWT Token验证：

from flask import Flask, request
from functools import wraps
import jwt

def require_auth(f):
    @wraps(f)
    def decorated(*args, **kwargs):
        token = request.headers.get('Authorization')
        if not token:
            return {'error': 'Missing token'}, 401
        try:
            payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=['HS256'])
        except jwt.ExpiredSignatureError:
            return {'error': 'Token expired'}, 401
        return f(*args, **kwargs)
    return decorated

3. 输入输出过滤

实施输入验证和输出脱敏：

import re
from typing import Dict

class SecurityFilter:
    def __init__(self):
        self.sensitive_patterns = [
            r'\b\d{4}-\d{2}-\d{2}\b',  # 日期格式
            r'\b[0-9]{11}\b'         # 手机号
        ]
    
    def filter_input(self, text: str) -> str:
        # 禁止敏感词
        forbidden = ['admin', 'root']
        for word in forbidden:
            text = text.replace(word, '[FILTERED]')
        return text

4. 监控告警配置

集成Prometheus + Grafana监控：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']
    metrics_path: '/metrics'

通过以上实践，可有效提升大模型微服务的安全性，建议在生产环境逐步实施。