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Security: Dajucoder/LLM_FT

Security

SECURITY.md

Security Policy

支持的版本

目前正在接受安全更新的项目版本:

版本 支持状态
1.0.x

报告漏洞

我们非常重视安全问题。如果您发现了安全漏洞,请通过以下方式报告:

报告流程

  1. 请勿公开披露:在问题得到解决之前,请不要在公共 Issues 中报告安全漏洞
  2. 提交报告:请通过以下方式之一提交安全报告:
    • 创建一个私有的 Security Advisory
    • 发送邮件到项目维护者(如果有提供)

报告内容应包括

  • 漏洞类型
  • 受影响的版本
  • 重现步骤
  • 可能的影响
  • 建议的修复方案(如果有)

响应时间

  • 确认:我们将在 48 小时内确认收到您的报告
  • 初步评估:我们将在 7 天内进行初步评估
  • 修复计划:根据严重程度,我们将制定修复计划
  • 公开披露:在修复发布后,我们将公开披露该问题

安全更新

安全更新将通过以下方式发布:

  • GitHub Release Notes
  • CHANGELOG.md
  • Security Advisory(针对严重漏洞)

安全最佳实践

使用本项目时,建议遵循以下安全最佳实践:

环境安全

  • 使用虚拟环境隔离依赖
  • 定期更新依赖包到最新安全版本
  • 不要在代码中硬编码敏感信息

数据安全

  • 不要在训练数据中包含敏感个人信息
  • 妥善保管 API 密钥和访问令牌
  • 使用 .gitignore 防止意外提交敏感文件

模型安全

  • 验证下载的模型文件完整性
  • 使用官方渠道下载模型
  • 定期检查模型输出是否存在异常

网络安全

  • 部署 API 服务时设置适当的访问控制
  • 使用 HTTPS 保护网络传输
  • 实施速率限制防止滥用

依赖安全

我们会定期检查和更新项目依赖以修复已知的安全漏洞。您可以通过以下命令检查依赖的安全状态:

# 检查已知漏洞
pip list --outdated

# 使用 safety 工具检查
pip install safety
safety check

免责声明

本项目按"原样"提供,不提供任何形式的明示或暗示保证。使用者应自行承担使用本软件的风险。

联系方式

如有安全相关的问题或建议,请通过 GitHub Issues 或 Security Advisory 联系我们。


感谢您帮助保护项目和用户的安全!

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