Pytorch图像去噪实战(七十):图像去噪服务安全限制,防止滥用、超大文件和恶意请求
一、问题场景:模型服务上线后,真正危险的是不可控请求
图像去噪服务上线后,不仅要考虑模型效果,还要考虑安全和资源保护。
真实环境中可能遇到:
- 用户上传超大图片
- 高频请求刷接口
- 非图片文件伪装成图片
- 恶意压缩炸弹图片
- 大量并发导致显存耗尽
- 未授权用户调用接口
- 任务结果文件长期堆积占满磁盘
如果没有限制,模型服务很容易被拖垮。
这一篇我们解决:
如何给图像去噪服务加入基础安全限制。
二、服务安全需要限制什么?
至少包括:
文件大小限制 图片尺寸限制 请求频率限制 文件类型校验 任务数量限制 结果文件清理 接口鉴权 超时控制三、文件大小限制
FastAPI中可以先读取文件大小:
MAX_FILE_SIZE=