如何在火山引擎GPU云服务器中设置安全组规则实现IP白名单访问AI推理服务

一、火山引擎安全组的核心优势

在通过火山引擎部署AI推理服务时，其安全组(SecurityGroup)功能具备三大独特优势：

• 细粒度控制：支持协议/端口级访问控制，可精确到单个IP或CIDR网段
• 双向流量管控：可分别管理入站(ingress)和出站(egress)规则
• 实时生效：规则修改后无需重启实例立即生效，保障业务连续性

二、创建基础安全组框架

通过火山引擎控制台创建安全组时的建议配置：

1. 命名规范：sg-ai-inference-prod（环境+服务类型）
2. 绑定网络：选择与GPU实例相同的VPC网络
3. 默认规则：
   • 入站：默认拒绝所有流量（优先级：100）
   • 出站：允许所有出站流量（优先级：10）

三、配置IP白名单规则详细步骤

3.1 获取合法IP地址清单

需提前收集以下信息：

• 办公网络出口公网IP（通过ip.skk.moe等工具验证）
• 合作伙伴API调用的固定IP段
• VPN/专线接入的网关IP

3.2 控制台配置示例

规则方向：入站
协议类型：TCP
端口范围：8501（假设推理服务端口）
授权对象：203.0.113.15/32（单个IP）
优先级：1（数值越小优先级越高）
描述：允许MLOps团队访问

3.3 高级规则配置建议

四、验证与监控策略

配置完成后需进行：

1. 连通性测试：从白名单外IP尝试访问应收到"Connection timeout"
2. 流量审计：通过火山引擎Flow Logs功能记录被拒绝的连接尝试
3. 定期复核：建议每月审查IP白名单，移除不再使用的IP

五、结合其他安全措施

建议与以下服务配合使用：

• 网络ACL：作为安全组的补充防护层
• Web应用防火墙：防御针对推理API的CC攻击
• DDoS防护：启用火山引擎提供的5Tbps清洗能力

总结

通过火山引擎安全组实现IP白名单访问控制时，建议采用"默认拒绝+最小授权"原则。相比传统硬件防火墙，云安全组具备规则灵活变更、自动化策略部署等优势，特别适合需要频繁更新访问策略的AI研发场景。实际部署中应注意：1）保留管理端口专用规则 2）为CI/CD系统配置独立策略 3）建立变更审批流程。通过多维防护体系，可有效降低GPU算力资源被恶意利用的风险。