Zeta AI 项目安全指南

1. 安全架构概述

技术栈版本要求：

• Web框架：Django 4.2（启用HTTPS严格传输安全）
• 容器环境：Docker 20.10+（使用distroless基础镜像）
• AI框架：PyTorch 2.1（启用CUDA 12.1安全模式）

2. 核心安全控制措施

2.1 访问控制

# 基于角色的访问控制（RBAC）实现示例
from django.contrib.auth.mixins import PermissionRequiredMixin

class ModelDownloadView(PermissionRequiredMixin, View):
    permission_required = 'zeta.download_model'
    # 启用JWT令牌验证（HS256算法）
    authentication_classes = [JWTAuthentication] 

2.2 数据安全

• 模型传输加密：使用AES-256-GCM加密预训练模型（密钥通过KMS轮换）
• 用户数据隔离：为每个租户分配独立的PostgreSQL Schema（v15+）
• 日志脱敏：自动屏蔽敏感字段（API密钥、IP地址等）

2.3 依赖安全管理

# 依赖扫描流程（CI/CD集成）
$ pipenv install --ignore-pipfile
$ safety check --full-report
$ trivy fs --severity CRITICAL,HIGH ./

3. 模块级安全规范

3.1 Flash Attention 组件

• 内存保护：启用CUDA Unified Memory防护
• 输入验证：实现张量形状校验（防止越界访问）

def flash_attention(q, k, v):
    assert q.dim() == 4, "Invalid query tensor dimensions"
    # 启用NVIDIA cuDNN确定性算法
    torch.backends.cudnn.deterministic = True  

3.2 BitLinear 模块

• 权重签名：使用Ed25519算法验证模型参数完整性
• 量化安全：防止梯度泄露攻击（添加高斯噪声 ε=1e-5）

3.3 PalmE多模态模型

• 输入过滤：

# 多模态输入清洗
def sanitize_input(image, text):
    img = PIL.ImageOps.exif_transpose(image)  # 消除EXIF注入风险
    text = html.escape(text)  # 防XSS
    return img, text[:512]  # 输入长度限制

4. 基础设施安全

4.1 下载服务器配置

4.2 容器安全

# 最小化容器镜像
FROM gcr.io/distroless/python3.11
COPY --chown=nonroot:nonroot . /app
USER nonroot
EXPOSE 8000

5. 持续安全监控

• 威胁检测：部署Falco实时监控容器异常行为
• 漏洞扫描：每周执行：
  复制

  grype zeta:latest 
  dependency-check.sh --project Zeta --scan ./src

• 审计日志：所有操作日志推送至SIEM（Elastic Security 8.9+）

6. 应急响应

1. 关键漏洞披露流程：

   • 接收报告：security@zeta-ai.org（PGP加密通道）
   • 72小时内发布CVE补丁
   • 通过Sigstore签名发布热修复包

2. 数据泄露预案：

   • 立即轮换KMS主密钥
   • 吊销所有会话令牌
   • 执行PostgreSQL逻辑复制重置

最佳实践建议：
在U-Net模块推理服务中启用GPU内存隔离（MIG技术），对视觉嵌入服务实施请求速率限制（100 QPS/租户）

文档版本：v1.2
生效日期：2023-10-15
安全责任人：基础设施团队 & AI安全实验室
审计要求：每季度执行OWASP ASVS L2级别审计

本指南符合NIST AI RMF框架要求，特别针对AI模型供应链安全（SP 800-218）进行强化设计。