模型 API 通常通过身份验证、授权和速率限制机制来实现访问控制。 这些控制确保只有经过验证的用户或系统才能与 API 交互、根据权限限制操作并防止滥用。 例如，身份验证通常涉及 API 密钥、OAuth 令牌或客户端证书来验证身份。 授权可能使用基于角色的访问控制 (RBAC) 来限制特定操作，例如允许只读访问或阻止模型训练功能。 速率限制强制执行使用配额，例如将每个用户的请求限制为每分钟 100 个调用。
身份验证是第一道防线。 大多数模型 API 都要求用户提供凭据，例如在请求标头中传递的 API 密钥，以验证他们的身份。 OpenAI 或 AWS SageMaker 等服务使用 IAM（身份和访问管理）角色进行机器对机器身份验证，其中权限与特定角色（例如，“仅推理”或“管理员”）相关联。 OAuth 2.0 是另一种常见方法，其中令牌授予对特定操作（例如生成文本但不删除模型）的临时访问权限。 对于敏感操作（例如修改 API 配置），可能会强制执行多重身份验证 (MFA)。
授权和速率限制进一步细化了访问权限。 通过身份验证后，RBAC 策略确定用户可以执行哪些操作。 例如，开发人员可能有权通过 API 部署模型，但不能重新训练它。 基于属性的访问控制 (ABAC) 可以增加粒度，例如将模型访问限制为特定 IP 范围或时间窗口。 速率限制可防止过度使用——API 可能会允许免费层用户每小时 1,000 个请求，但付费层用户每小时 10,000 个请求。 API 网关（例如，AWS API Gateway）或服务网格（例如，Istio）等工具通常处理这些控制，记录请求并阻止未经授权的流量。 审计日志跟踪 API 活动，使团队能够监控异常情况，例如使用量突然激增或未经授权的访问尝试。