CentOS与PyTorch的安全性考虑

CentOS系统安全

• 系统加固：禁用非必要超级用户，强化密码策略（长度≥10位，含多种字符），使用chattr保护关键文件。配置防火墙（如firewalld）限制端口访问，定期更新系统补丁。
• 权限管理：通过chmod/chown限制文件访问权限，使用sudo替代root远程登录，启用SSH密钥认证。
• 安全机制：启用SELinux限制权限，关闭非必要服务（如NFS），定期备份数据。

PyTorch应用安全

• 版本与依赖管理：使用虚拟环境（如conda）隔离安装，确保PyTorch与CUDA版本兼容，优先从官方渠道获取依赖包。
• 漏洞防范：
  • 关注官方安全公告，及时升级至修复版本（如PyTorch 2.6.0+修复CVE-2025-32434远程代码执行漏洞）。
  • 避免加载不可信来源的模型文件，启用weights_only=True参数限制反序列化权限，但需注意该参数仍可能存在边界条件风险。
• 运行时安全：限制模型推理服务的权限，使用容器化（如Docker）隔离运行环境，监控异常进程和网络流量。

数据与隐私保护

• 敏感数据隔离：对训练数据加密存储，使用匿名化技术处理隐私信息，避免在日志中记录敏感内容。
• 模型安全：定期审计模型文件完整性，防止恶意代码注入，部署时移除调试接口。

参考来源：