大模型多租户隔离失效导致提示词泄露？Go namespace-aware context + seccomp-bpf沙箱方案已通过等保三级认证

第一章：大模型多租户隔离失效的风险本质与等保三级合规挑战

多租户隔离失效并非简单的资源争用问题，其风险本质在于模型层、数据层与运行时环境三重边界的同时瓦解。当不同租户共享同一推理服务实例且缺乏细粒度上下文隔离机制时，提示注入、缓存侧信道、LoRA适配器加载污染等攻击路径可能绕过传统网络/容器隔离，导致跨租户敏感信息泄露或指令越权执行。

等保三级明确要求“应提供重要数据资源访问的主体和客体强制访问控制机制”，而当前主流大模型服务框架（如vLLM、TGI）默认未启用租户级策略引擎。典型违规场景包括：

• 同一GPU显存中未隔离的KV Cache残留引发历史会话泄露
• Hugging Face Transformers加载的trust_remote_code=True自定义模块可跨租户执行任意Python代码
• Prometheus指标暴露未脱敏的租户请求路径与token统计

保障合规需实施以下关键加固措施：

租户感知的推理服务部署

# 使用vLLM启动带租户标签的隔离实例（需patch vLLM 0.4.2+）
python -m vllm.entrypoints.api_server \
  --model meta-llama/Llama-3-8b-instruct \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --enable-chunked-prefill \
  --max-num-seqs 256 \
  --max-model-len 8192 \
  --enforce-eager \  # 避免CUDA图导致的租户状态混杂
  --disable-log-requests \
  --api-key "tenant-a-7f3a9c"  # 强制API密钥绑定租户身份

数据平面强制访问控制表

控制维度	合规要求	实现方式
输入数据	租户ID必须嵌入请求头	X-Tenant-ID: acme-corp + Nginx JWT校验
输出日志	禁止记录原始prompt与response	日志处理器过滤"prompt":和"text":字段
模型权重	租户专属LoRA需独立存储路径	/models/tenant-b/llama3-8b-lora/adapter_config.json

运行时环境隔离验证

通过nvidia-smi --query-compute-apps=pid,used_memory,process_name定期检查GPU进程内存占用分布，若发现单个python进程占用显存超过租户配额120%，立即触发kill -9 $PID并告警。

第二章：Go namespace-aware context 的深度实现与租户上下文隔离机制

2.1 Linux Namespace 与 Go runtime context 的协同建模原理

Linux Namespace 提供进程隔离视图，而 Go context.Context 抽象请求生命周期与取消信号——二者在容器化服务中天然互补。

隔离边界与传播路径对齐

• Namespace 界定 PID、network、mount 等资源可见性
• context.WithCancel() 衍生的子 context 可绑定到 namespace 创建的 goroutine 生命周期

数据同步机制

func runInNetNS(ctx context.Context, nsPath string) error {
    fd, _ := unix.Open(nsPath, unix.O_RDONLY, 0)
    defer unix.Close(fd)
    // 将当前 goroutine 关联到指定 network namespace
    unix.Setns(fd, unix.CLONE_NEWNET)

    // 启动监听，并响应 context 取消
    ln, _ := net.Listen("tcp", ":8080")
    go func() {
        <-ctx.Done() // 取消时自动关闭 listener
        ln.Close()
    }()
    return http.Serve(ln, nil)
}

逻辑分析：Setns() 切换内核命名空间视图；ctx.Done() 通道与 http.Server.Shutdown() 协同，确保网络资源在 namespace 上下文退出时释放。参数 nsPath 通常为 /proc/<pid>/ns/net。

维度	Linux Namespace	Go context
作用域	内核级资源隔离	用户态控制流传播
生命周期管理	clone()/setns() + 进程退出	WithCancel() + Done() 信号
协同关键点	goroutine 执行时处于目标 namespace	context 取消触发 namespace 资源清理

graph TD
    A[goroutine 启动] --> B{进入指定 Namespace}
    B --> C[绑定 context.Context]
    C --> D[监听 Done() 通道]
    D --> E[收到 cancel → 关闭 socket/umount/exit]

2.2 基于 context.WithValue + goroutine-local storage 的租户标识透传实践

在微服务多租户场景中，需将 tenant_id 安全、低开销地贯穿整个请求生命周期。context.WithValue 是标准方案，但存在类型不安全与性能隐患；结合 goroutine-local 存储可规避 context 污染问题。

核心实现模式

• 使用 context.WithValue(ctx, tenantKey, "t-123") 注入租户上下文
• 在入口 middleware 中解析并写入 goroutine-local map（如 sync.Map 或 gls 库）
• 后续业务层通过 getTenantID() 从本地存储读取，避免反复 ctx.Value() 反射调用

性能对比（单次获取耗时，纳秒级）

方式	平均耗时	类型安全	可调试性
ctx.Value()	85 ns	❌	✅
goroutine-local map	12 ns	✅（封装后）	⚠️（需日志埋点）

// 入口中间件：注入租户上下文并绑定 goroutine-local 存储
func TenantMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        tenantID := r.Header.Get("X-Tenant-ID")
        ctx := context.WithValue(r.Context(), TenantKey, tenantID)
        // 写入 goroutine-local 存储（示例使用 sync.Map 模拟）
        gls.Set("tenant_id", tenantID) // 实际推荐用专用库如 'jxskiss/gls'
        next.ServeHTTP(w, r.WithContext(ctx))
    })
}

该代码将 tenant_id 同时注入 context（兼容现有生态）与 goroutine-local 存储（提升访问效率）。gls.Set 确保后续同 goroutine 内任意位置可通过 gls.Get("tenant_id") 零成本获取，避免 context.Value 的 interface{} 反射开销与类型断言风险。

2.3 多级嵌套提示词生命周期绑定：从请求入口到 LLM 推理层的上下文染色

在高阶提示工程中，“上下文染色”指为不同嵌套层级的提示片段注入唯一可追溯的语义标识（如 trace_id、scope_level、role_hint），使其贯穿请求解析、模板渲染、tokenization 至 logits 调制全过程。

数据同步机制

染色信息需跨组件同步，典型路径如下：

# 请求入口注入染色上下文
request_ctx = {
    "trace_id": "trc-7f2a9b",
    "prompt_stack": [
        {"level": 0, "role": "system", "tag": "POLICY_V2"},
        {"level": 1, "role": "user", "tag": "QUERY_NLU"},
        {"level": 2, "role": "assistant", "tag": "GEN_REFINE"}
    ]
}

→ prompt_stack 每项携带 level 与 tag，驱动后续 tokenizer 的 add_special_tokens=True 与 attention_mask 分区生成；trace_id 用于日志关联与推理链回溯。

生命周期关键节点

阶段	染色行为	绑定目标
请求路由	解析 X-Context-Tag header	FastAPI middleware
模板引擎	插入 <|LEVEL_1:QUERY_NLU|> 特征标记	Jinja2 context
Tokenizer	将标记映射为 reserved token IDs	tokenizer.add_tokens()

graph TD
    A[HTTP Request] --> B[Context Injector]
    B --> C[Template Engine]
    C --> D[Tokenizer w/ Custom Vocab]
    D --> E[LLM Forward w/ Position-Aware Attention]

2.4 租户敏感字段自动脱敏：context-aware middleware 在 HTTP/gRPC 层的注入与拦截

租户上下文（tenant_id, user_role, data_scope）需在请求入口即刻提取并绑定至请求生命周期，为后续脱敏策略提供决策依据。

拦截时机与协议适配

• HTTP：基于 gin.Context 或 echo.Context 注入 tenantCtx 中间件，解析 X-Tenant-ID / JWT claim
• gRPC：通过 UnaryServerInterceptor 提取 metadata.MD 中的租户元数据

脱敏策略路由表

字段路径	租户类型	脱敏方式	示例输出
user.id_card	SaaS	掩码（4-8位）	1101********1234
order.amount	ISV	置空	null

func TenantAwareSanitizer() gin.HandlerFunc {
  return func(c *gin.Context) {
    tenantID := c.GetHeader("X-Tenant-ID")
    ctx := context.WithValue(c.Request.Context(), "tenant_id", tenantID)
    c.Request = c.Request.WithContext(ctx)
    c.Next() // 继续链路，后续 handler 可调用 SanitizeResponse()
  }
}

该中间件将租户标识注入 Request.Context，确保下游任意 handler/interceptor 可无侵入获取；c.Next() 保证控制权移交，不阻断正常流程。

graph TD
  A[HTTP/gRPC 入口] --> B{Extract tenant meta}
  B --> C[Inject into context]
  C --> D[Route to policy engine]
  D --> E[Apply field-level mask]

2.5 压力场景下 context cancel 泄漏检测与租户隔离性验证（pprof + trace 分析）

在高并发租户请求压测中，未正确传播 context.WithCancel 易导致 goroutine 泄漏与跨租户上下文污染。

pprof 定位泄漏 Goroutine

curl -s "http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine?debug=2" | grep "tenant_id"

该命令抓取阻塞 goroutine 栈，筛选含 tenant_id 的调用链，快速定位未被 cancel 触发的长期存活协程。

trace 分析租户边界

使用 go tool trace 提取关键事件：	事件类型	租户 ID 标签	是否跨域
http.ServeHTTP	t-789	否
db.Query	t-123	是 ⚠️

隔离性验证流程

graph TD
    A[发起租户A请求] --> B{context.WithCancel}
    B --> C[注入tenant_id via Value]
    C --> D[DB/Cache/HTTP Client]
    D --> E[cancel 调用]
    E --> F[goroutine 退出]
    F --> G[无残留 t-123 栈帧]

核心原则：所有下游调用必须显式接收 ctx 参数，禁止从全局或闭包隐式捕获租户上下文。

第三章：seccomp-bpf 沙箱在大模型推理服务中的定制化加固

3.1 面向 LLM Runtime 的最小权限 syscall 白名单设计：torch/cuda/nvml 相关系统调用裁剪

LLM 推理运行时需在沙箱中安全访问 GPU，但 torch/cuda/nvml 常触发非必要系统调用（如 mmap, ioctl, openat）。最小化白名单须区分设备发现、内存管理与状态监控三类行为。

关键白名单系统调用分类

• ioctl（仅限 /dev/nvidia0, NVML_DEVICE_GET_HANDLE_BY_INDEX 等受控命令）
• openat（路径白名单：/dev/nvidia*, /proc/driver/nvidia/gpus/*/information）
• read/pread64（仅限 GPU 状态文件，禁止 /proc/self/mem）

典型裁剪示例（eBPF syscall filter 规则）

// eBPF 程序片段：拦截非法 ioctl cmd
if (syscall == SYS_ioctl && ctx->cmd != NVML_DEVICE_GET_MEMORY_INFO) {
    bpf_printk("REJECT ioctl cmd=0x%x", ctx->cmd); // 拒绝非白名单 NVML 查询
    return 0; // 阻断
}

该逻辑确保仅允许 NVML_DEVICE_GET_MEMORY_INFO 等 5 个核心 NVML 查询指令，其余 ioctl 调用被静默丢弃，避免驱动层信息泄露。

调用类型	允许目标	安全约束
openat	/dev/nvidia0	O_RDONLY 且无 O_RDWR
mmap	CUDA 显存页（固定 offset）	PROT_READ|PROT_WRITE 仅限 GPU VA 范围

graph TD
    A[torch.cuda.memory_allocated] --> B[ioctl → NVML_DEVICE_GET_MEMORY_INFO]
    B --> C{eBPF 白名单检查}
    C -->|通过| D[返回显存使用量]
    C -->|拒绝| E[EPERM, 阻断调用链]

3.2 BPF 程序动态加载与租户级 seccomp profile 绑定：libseccomp-go + BTF 支持实践

现代多租户容器运行时需在进程启动时动态注入租户专属的系统调用过滤策略。libseccomp-go 提供了 Go 原生接口，结合内核 5.13+ 的 BTF（BPF Type Format）支持，可实现无需用户态解析 syscall ABI 的强类型 seccomp 加载。

核心流程

• 编译含 BTF 的 eBPF seccomp 程序（clang -g -O2 -target bpf -mcpu=v3 ...）
• 使用 libseccomp-go 的 LoadFilterFromBPF 加载预编译字节码
• 通过 seccomp.NotifyFd() 启用用户态仲裁（如租户白名单动态决策）

BTF 增强的加载示例

// 加载带 BTF 元数据的 seccomp BPF 字节码
prog, err := seccomp.LoadFilterFromBPF(bpfBytes, seccomp.FilterFlagNewPrivs)
if err != nil {
    log.Fatal("BPF load failed: ", err) // BTF 验证失败会在此处返回具体字段偏移错误
}
// 参数说明：
// - bpfBytes：含 .BTF、.rodata、.text 节区的 ELF 二进制（由 bpftool gen skeleton 生成）
// - FilterFlagNewPrivs：禁止子进程提权，增强租户隔离性

租户策略绑定关键能力对比

能力	传统 libseccomp	BTF-aware libseccomp-go
syscall ABI 适配	静态宏定义	内核 BTF 自动映射
多租户 profile 切换	fork() 后重复加载	seccomp_set_filter() 动态替换
错误定位精度	“invalid argument”	“field __sysctl.args[1] out-of-bounds”

graph TD
    A[租户 Pod 启动] --> B[读取租户 seccomp.yaml]
    B --> C[编译为 BTF-ELF]
    C --> D[Go 进程调用 LoadFilterFromBPF]
    D --> E[内核校验 BTF 类型兼容性]
    E --> F[attach 到当前线程]

3.3 沙箱逃逸对抗：针对 ptrace、/proc/self/mem、memfd_create 的 bpf_tracepoint 防御策略

现代容器沙箱常遭恶意进程利用 ptrace(PTRACE_ATTACH) 劫持调试权、通过 /proc/self/mem 直接覆写内存，或用 memfd_create() 创建匿名可执行内存绕过文件系统审计。BPF tracepoint 提供内核态无侵入拦截能力。

关键 tracepoint 覆盖点

• syscalls/sys_enter_ptrace
• syscalls/sys_enter_openat（监控 /proc/*/mem 打开）
• syscalls/sys_enter_memfd_create

BPF 策略示例（eBPF C 片段）

SEC("tracepoint/syscalls/sys_enter_ptrace")
int trace_ptrace(struct trace_event_raw_sys_enter *ctx) {
    pid_t pid = (pid_t)ctx->args[1]; // target PID
    if (pid == current->tgid) {      // self-attach → high-risk
        bpf_printk("BLOCKED: ptrace self-attach by PID %d", pid);
        return 1; // drop syscall via error injection (requires bpf_override_return)
    }
    return 0;
}

逻辑说明：ctx->args[1] 对应 pid 参数；current->tgid 获取当前线程组 ID；该 hook 在 syscall 进入时触发，配合 bpf_override_return(ctx, -EPERM) 可实时阻断。

逃逸手法	触发 tracepoint	拦截动作
ptrace(ATTACH)	sys_enter_ptrace	拒绝 PTRACE_ATTACH
/proc/self/mem	sys_enter_openat + path match	检查 AT_FDCWD + /proc/self/mem
memfd_create	sys_enter_memfd_create	过滤 MFD_EXEC 标志

graph TD
    A[用户态发起 ptrace] --> B{tracepoint/sys_enter_ptrace}
    B --> C[提取 args[0]=request, args[1]=pid]
    C --> D{pid == current->tgid?}
    D -->|Yes| E[调用 bpf_override_return -EPERM]
    D -->|No| F[放行]

第四章：Go 大模型服务端全链路租户隔离工程落地

4.1 基于 Gin/Kubernetes Operator 的租户感知路由与资源配额调度

在多租户 SaaS 场景中，需将 HTTP 请求动态路由至对应租户专属的 Kubernetes 命名空间，并按配额约束其资源使用。

租户标识提取与上下文注入

func TenantMiddleware() gin.HandlerFunc {
    return func(c *gin.Context) {
        tenantID := c.GetHeader("X-Tenant-ID") // 从请求头提取租户标识
        if tenantID == "" {
            c.AbortWithStatusJSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": "missing X-Tenant-ID"})
            return
        }
        c.Set("tenant_id", tenantID) // 注入 Gin 上下文，供后续 handler 使用
        c.Next()
    }
}

该中间件统一拦截所有请求，校验并透传租户身份，为后续路由与配额决策提供关键上下文。

资源配额调度策略映射

租户等级	CPU Limit	Memory Limit	并发上限	Operator 调度标签
bronze	200m	512Mi	5	tenant-tier=bronze
silver	500m	1Gi	15	tenant-tier=silver
gold	1000m	2Gi	50	tenant-tier=gold

控制流概览

graph TD
    A[HTTP Request] --> B{Extract X-Tenant-ID}
    B -->|Valid| C[Inject tenant_id into Context]
    C --> D[Query Tenant CR via Operator]
    D --> E[Apply Namespace + ResourceQuota]
    E --> F[Route to tenant-specific Deployment]

4.2 提示词缓存层隔离：tenant-scoped Redis key 前缀 + context.Context-aware TTL 控制

为实现多租户提示词缓存的强隔离与生命周期精准控制，采用两级策略协同设计：

租户感知的 Key 空间划分

Redis key 统一构造为 prompt:<tenant_id>:<model>:<hash>，确保跨租户零键冲突。

上下文驱动的动态 TTL

利用 context.Context 中携带的 deadline 或自定义 cache.TTL 值，实时计算剩余存活时间：

func cacheKeyWithTTL(ctx context.Context, tenantID, model, hash string) (string, time.Duration) {
    key := fmt.Sprintf("prompt:%s:%s:%s", tenantID, model, hash)
    ttl := 30 * time.Minute // default
    if deadline, ok := ctx.Deadline(); ok {
        ttl = time.Until(deadline).Truncate(time.Second)
        if ttl < 10*time.Second { ttl = 10 * time.Second } // 最小兜底
    }
    return key, ttl
}

逻辑分析：ctx.Deadline() 提供请求级超时边界，time.Until() 转换为相对 TTL；兜底机制防止负值或过短失效导致缓存击穿。

维度	传统静态 TTL	Context-aware TTL
租户隔离	依赖命名空间	✅ 内置 tenant_id 前缀
生命周期精度	固定分钟级	✅ 毫秒级动态对齐请求生命周期

graph TD
    A[Client Request] --> B{ctx.WithTimeout?}
    B -->|Yes| C[Extract deadline]
    B -->|No| D[Use default TTL]
    C --> E[Compute residual TTL]
    D --> E
    E --> F[SET key TTL via redis.SetEX]

4.3 模型权重加载沙箱化：通过 seccomp-bpf 限制 mmap/mprotect 权限，防止跨租户内存窥探

在多租户推理服务中，模型权重文件（如 .safetensors 或 .bin）加载时需调用 mmap() 映射为可读内存，并常通过 mprotect() 动态调整页保护（如设为 PROT_WRITE | PROT_READ 后再降为 PROT_READ）。若不限制，恶意租户可利用 ptrace 或 /proc/[pid]/mem 读取其他租户映射的权重页。

seccomp-bpf 策略核心约束

• 拦截非白名单 mmap() 调用（仅允许 MAP_PRIVATE | MAP_ANONYMOUS | MAP_FIXED_NOREPLACE 组合）；
• 禁止 mprotect() 修改已映射的模型权重段（通过 SECCOMP_RET_TRAP 触发审计日志）。

// 示例：限制 mprotect 的 bpf 程序片段（libseccomp）
scmp_filter_ctx ctx = seccomp_init(SCMP_ACT_ALLOW);
seccomp_rule_add(ctx, SCMP_ACT_ERRNO(EPERM), SCMP_SYS(mprotect), 1,
    SCMP_A0(0x7f0000000000ULL)); // 针对模型权重基址范围拦截

逻辑分析：SCMP_A0 匹配 addr 参数，0x7f0000000000ULL 是预分配的只读权重内存区起始地址（由 loader 提前 mmap(MAP_FIXED) 预留），确保任何对该区域的 mprotect 均被拒绝。EPERM 返回值使调用立即失败，不触发内核页表修改。

典型权限控制效果对比

系统调用	允许场景	拦截条件
mmap()	MAP_PRIVATE \| MAP_ANONYMOUS	flags & MAP_SHARED
mprotect()	仅限 PROT_READ 升级	prot & (PROT_WRITE\|PROT_EXEC)

graph TD
    A[Loader 加载权重] --> B[seccomp-bpf 检查 mmap flags]
    B -->|合法| C[映射为 MAP_PRIVATE]
    B -->|含 MAP_SHARED| D[返回 EPERM]
    C --> E[调用 mprotect 设为 PROT_READ]
    E --> F[seccomp 检查 prot 位]
    F -->|含 PROT_WRITE| G[TRAP + 审计]

4.4 等保三级认证关键项映射：日志审计（syslog + structured context）、访问控制（RBAC+context）、安全计算环境（沙箱+namespace）

日志审计：结构化 Syslog 实践

等保三级要求日志留存≥180天、可追溯操作上下文。推荐使用 rsyslog 配合 mmjsonparse 插件注入结构化字段：

# /etc/rsyslog.d/50-structured.conf
module(load="mmjsonparse")
template(name="json-template" type="list") {
  constant(value="{")
    constant(value="\"@timestamp\":\"")     property(name="timereported" dateFormat="rfc3339")
    constant(value="\",\"host\":\"")        property(name="hostname")
    constant(value="\",\"app\":\"")         property(name="app-name")
    constant(value="\",\"ctx_user\":\"")    property(name="msg" field="user_id" jsonpath="$..user.id")
    constant(value="\",\"ctx_action\":\"")  property(name="msg" field="action" jsonpath="$..action")
    constant(value="\"}")
}
*.* action(type="omfile" template="json-template" file="/var/log/structured/app.log")

该配置将原始日志解析为含 @timestamp、ctx_user、ctx_action 等上下文字段的 JSON 流，满足“操作行为可关联主体与场景”的等保要求。

访问控制增强：RBAC + 动态上下文决策

基于 OpenPolicyAgent（OPA）实现策略即代码：

# policy.rego
package authz

default allow = false

allow {
  input.user.roles[_] == "admin"
  input.context.resource_type == "system_config"
}

allow {
  input.user.roles[_] == "operator"
  input.context.resource_type == "service_log"
  input.context.time_of_day >= "08:00"  # 上下文时间约束
}

策略动态校验角色与运行时上下文（如时间、IP 地域、敏感等级），超越静态 RBAC。

安全计算环境：沙箱化隔离矩阵

隔离维度	技术实现	等保对应条款
进程视图	Linux namespace	8.2.3.2 计算环境隔离
文件系统	gVisor 沙箱 rootfs	8.2.3.3 数据保护
网络栈	Cilium eBPF 策略	8.2.3.4 网络访问控制

graph TD
  A[用户请求] --> B{OPA 策略引擎}
  B -->|允许| C[启动 gVisor 沙箱]
  C --> D[namespace 隔离进程+文件+网络]
  D --> E[结构化日志注入 ctx_user/ctx_action]

第五章：未来演进：从租户隔离到可信 AI 推理基础设施

随着大模型服务在金融、医疗、政务等高敏场景的规模化部署，传统基于容器或虚拟机的租户隔离机制已难以满足数据主权、模型完整性与推理可验证性的复合要求。某头部城市级政务AI中台在2023年Q4上线“可信推理网关”，将原有Kubernetes多租户命名空间隔离升级为基于Intel TDX（Trust Domain Extensions）的硬件级可信执行环境（TEE）分片架构，实现租户间内存、寄存器、I/O路径的物理隔离，实测侧信道攻击面缩减92.7%。

硬件增强的租户边界定义

该平台为每个政务委办局分配独立TDX Guest，其启动过程经SGX远程证明（Remote Attestation）链上存证，证明摘要同步至市级区块链存证平台（Hyperledger Fabric v2.5）。租户上传的微调模型权重文件在进入TEE前，由FPGA加速的SHA-384+SM3双哈希校验模块进行完整性签名，拒绝未通过国密算法签名的二进制包。

动态推理水印嵌入机制

在推理请求处理链路中，平台在ONNX Runtime后端注入轻量级水印插件，对输出结果的置信度向量实施差分隐私扰动（ε=1.2），并在Top-3类别概率分布中隐式编码租户ID与时间戳（采用LSB+纠错编码）。某三甲医院在使用该功能后，成功追溯一起模型API越权调用事件——异常请求输出的水印解码显示租户ID为“医保局-测试环境”，而调用方IP归属“第三方SaaS平台”，触发自动熔断。

可验证的推理审计日志

所有推理请求生成结构化审计日志，包含：	字段	示例值	生成方式
attestation_hash	a7f3e...c9b2d	TDX Quote经ECDSA-P256签名后哈希
watermark_payload	0x1A3F8C2D	Base64解码后十六进制表示
model_verifier	SM2-2023-089	国密局备案的模型签名证书序列号

跨云可信迁移实践

当某省农信社需将风控模型从阿里云ACK集群迁移至自建信创云（鲲鹏920+openEuler 22.03）时，平台通过TEE内运行的Occlum SGX LibOS实现二进制兼容层，迁移耗时从预估72小时压缩至4.3小时，且迁移后首次推理的证明报告与源环境完全一致（SHA-256比对通过）。

flowchart LR
    A[客户端发起HTTPS请求] --> B{API网关鉴权}
    B -->|租户Token有效| C[TDX Host加载Guest]
    C --> D[SM2验签模型二进制]
    D -->|通过| E[ONNX Runtime加载模型]
    E --> F[水印插件注入置信度向量]
    F --> G[TEE内完成推理]
    G --> H[生成带证明的审计日志]
    H --> I[写入区块链存证节点]

该架构已在长三角某省电子证照AI核验系统稳定运行217天，累计处理可信推理请求1.2亿次，未发生租户数据泄露或模型篡改事件。平台支持动态扩缩容TDX Guest实例，单节点最高承载47个隔离租户，推理延迟P99