微服务下大模型服务安全

微服务下大模型服务安全实践踩坑记

在将大模型服务微服务化改造过程中，我们遇到了一个令人头疼的安全问题。项目背景：我们为多个业务线提供大模型推理服务，采用微服务架构，每个服务独立部署。

问题复现步骤：

1. 部署多个大模型微服务实例
2. 启用服务间认证（JWT Token）
3. 发现服务调用链路中存在Token泄露现象

# 问题代码示例
import requests

class ModelService:
    def __init__(self, base_url, token):
        self.base_url = base_url
        self.token = token
        
    def predict(self, data):
        headers = {
            'Authorization': f'Bearer {self.token}',
            'Content-Type': 'application/json'
        }
        # 问题点：token硬编码在代码中
        response = requests.post(f'{self.base_url}/predict', 
                            json=data, 
                            headers=headers)
        return response.json()

解决方案：

1. 使用环境变量管理敏感信息
2. 集成Kubernetes Secrets管理Token
3. 添加请求日志审计功能

通过这次踩坑，我们深刻认识到在微服务架构下保护大模型服务安全的重要性。