构建安全的 AI LLM API：防止数据泄露的 DevOps 方法

随着人工智能 (AI) 的不断发展，大型语言模型 (LLM)在从医疗保健到金融等各个行业中变得越来越普遍。然而，随着它们的使用越来越广泛，保护允许这些模型与外部系统交互的 API 的责任也越来越重大。DevOps 方法对于设计和实现AI LLM 的安全 API至关重要，可确保敏感数据免受潜在泄露。本文深入探讨了创建安全 AI LLM API的最佳实践，并探讨了 DevOps 在防止数据泄露方面的重要作用。

了解 AI LLM 中 API 安全性的重要性

API 是现代软件架构的支柱，可实现不同系统之间的无缝通信。对于 AI LLM 而言，这些 API 有助于传输大量数据，包括潜在的敏感信息。根据 Gartner 的一份报告，到 2024 年，90% 的 Web 应用程序将更容易受到 API 攻击，这凸显了安全性较差的 API 所带来的风险日益增加。

在 AI LLM 的背景下，风险甚至更高。这些模型通常处理敏感数据，包括个人信息和专有业务数据。API 安全性漏洞可能导致严重后果，包括财务损失、声誉损害和法律后果。例如，IBM 的一项研究发现， 2023 年数据泄露的平均成本为 445 万美元，这一数字每年都在上升。

设计安全 AI LLM API 的最佳实践

为了降低与 AI LLM API相关的风险，从头开始实施强大的安全措施至关重要。以下是一些需要考虑的最佳实践：

1.实施强大的身份验证和授权

保护 AI LLM API的最关键步骤之一是确保只有授权用户和系统才能访问它们。这涉及实施强大的身份验证机制，例如OAuth 2.0，它提供安全的委托访问。此外，应采用基于角色的访问控制 (RBAC) 来确保用户只能访问其角色所需的数据和功能。

2. 对传输中和静止的数据进行加密

加密是 API 安全性的一个基本方面，尤其是在处理敏感数据时。系统之间传输的数据应使用传输层安全性 (TLS) 进行加密，以确保即使被拦截也能保持安全。此外，AI LLM 存储的数据应使用 AES-256 等强加密算法进行静态加密。根据 Ponemon Institute 的一份报告，加密可以将数据泄露的成本平均降低 360,000 美元。

3. 实施速率限制和节流

速率限制和节流对于防止滥用 AI LLM API（例如暴力攻击或拒绝服务 (DoS) 攻击）至关重要。通过限制用户或系统在特定时间范围内可以发出的请求数量，您可以降低这些攻击成功的可能性。这对于 AI LLM 尤其重要，因为它可能需要大量计算资源来处理请求。

4.定期进行安全审计和渗透测试

持续监控和测试对于维护 AI LLM API的安全性至关重要。定期的安全审计和渗透测试有助于在漏洞被恶意行为者利用之前识别漏洞。根据 Cybersecurity Ventures 的一项研究，到 2025 年，网络犯罪的成本预计将达到每年 10.5 万亿美元，这凸显了主动安全措施的重要性。

DevOps 在保护 AI LLM API 中的作用

DevOps 在 AI LLM API的安全开发和部署中起着关键作用。通过将安全实践集成到 DevOps 管道中，组织可以确保安全性不是事后考虑，而是开发过程的基本组成部分。这种方法通常称为 DevSecOps，强调了开发、运营和安全团队之间的协作对于创建安全且有弹性的系统的重要性。

1. CI/CD 管道中的自动化安全测试

将自动化安全测试纳入持续集成/持续部署 (CI/CD) 管道对于在开发过程的早期识别和解决安全漏洞至关重要。静态应用程序安全测试 (SAST) 和动态应用程序安全测试 (DAST)等工具可以集成到管道中，以便在潜在问题进入生产之前将其捕获。

2. 以安全为重点的基础设施即代码（IaC）

基础设施即代码 (IaC)允许自动配置基础设施，确保一致性并降低人为错误的风险。在实施 IaC 时，必须纳入安全最佳实践，例如安全配置管理和使用强化映像。Red Hat 的一项调查发现，67% 使用 DevOps 的组织已采用 IaC，这凸显了其在现代开发实践中的重要性。

3. 持续监控和事件响应

DevOps 团队应实施持续监控解决方案，以实时检测和应对安全事件。这包括监控 API 流量是否存在异常模式，例如请求突然激增，这可能表明正在发生攻击。此外，制定事件响应计划可确保组织能够快速遏制和减轻违规行为的影响。

如何找到AI LLM API

幂简集成是国内领先的API集成管理平台，专注于为开发者提供全面、高效、易用的API集成解决方案。幂简API平台提供了多种维度发现API的功能：通过关键词搜索AI大模型、从 API Hub 分类浏览API AI大模型、从开放平台分类浏览企业间接寻找API等。

AI LLM API列表

获得 AI LLM 可操作网络安全学位

构建安全的 AI LLM API 不仅仅是实施技术措施，还涉及在开发过程中培养安全文化。通过采用 DevOps 方法并将安全实践集成到 API 开发的每个阶段，组织可以显著降低数据泄露的风险。据 IBM 称，在识别和遏制数据泄露平均时间为 287 天的时代，对主动和持续安全措施的需求从未如此迫切。通过强身份验证、加密和持续监控等最佳实践，可以实现AI LLM 的可操作网络安全，确保敏感数据免受不断演变的威胁。

原文链接：https://dzone.com/articles/building-secure-ai-llm-apis-a-devops-approach