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# 安全使用飞桨



本文将对飞桨模型及代码安全进行介绍，并介绍如何向飞桨提报漏洞。

## 飞桨模型安全

飞桨关注模型的安全性和隐私性。其中包括当模型被用于安全攸关场景时，如何避免模型在干扰下输出错误的决策结果，以及如何避免从模型本身、模型梯度或模型推理结果中泄露数据和隐私信息。

飞桨的安全和隐私套件[PaddleSleeve](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSleeve)提供了一系列工具，可帮助模型开发者及使用者在模型的开发或部署阶段，系统性地评估并提升模型的安全性和隐私性。这些工具包括对抗样本评估测试、拟自然环境鲁棒性评估测试、模型逆向评估测试、成员推断评估测试、样本去噪、对抗训练、隐私增强优化器等。

### 运行非信任模型

请永远在沙箱中加载和运行非信任模型并了解其可能造成的影响。
有多种方式可能导致模型不受信任。飞桨的功能足以在加载不受信任的模型时对系统造成影响，如：`paddle.load` 使用了[pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html)，这会导致恶意模型执行任意命令。所以在使用非信任模型时需要仔细地审计模型，并在沙箱中运行来确保安全。

## 飞桨代码安全

飞桨团队一向非常重视代码安全，但鉴于飞桨框架的实现非常复杂，并且依赖了多个第三方开源库，其中仍可能会存在未被发现的问题。因此，我们希望有更多安全研究人员、飞桨开发者能参与到飞桨代码安全保障项目中来，我们鼓励向飞桨负责任的披露(Responsible Disclosure)安全问题，也鼓励向飞桨贡献代码完善动静态漏洞挖掘工具，让飞桨变得更安全。

### 安全工具

飞桨安全团队对于飞桨框架自身的安全高度重视，为了尽快地发现和修复安全问题，我们内部在持续地进行代码安全审计和研发自动化漏洞挖掘工具。我们将一些工具和方法开源给社区，希望能抛砖引玉，大家一起来贡献提高飞桨的安全性和鲁棒性。工具开源见[CodeSecurity](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSleeve/tree/main/CodeSecurity)。该开源工具包含两部分内容，分别从动态（模糊测试）和静态（CodeQL）两个角度对飞桨代码进行安全审计和漏洞挖掘。通过参照和添加新的测试模块，可以帮助覆盖更多飞桨代码模块，发现更多的代码安全问题。

### 报告安全问题

我们鼓励向飞桨负责任地披露安全问题，请将所发现的安全问题发送电子邮件到 paddle-security@baidu.com。

在安全团队收到邮件后将会及时与您沟通并反馈问题修复进度。

为了更好地复现和认定问题情况，请在邮件中：

- 详细描述漏洞细节，如何复现，并尽量附上PoC。
- 描述攻击场景，介绍攻击者可能由此问题所能达到的效果。
- 该问题是否已公开并描述情况。
- 署名您的姓名和从属关系。

我们会将漏洞修复情况注明在飞桨的发布当中，并在致谢公告中发布漏洞情况和提报人（如果您选择不公开署名将不会发布提报人信息）。

### 安全问题认定说明

飞桨在计算图的过程中，由于模型可以执行任何计算，操作文件，进行网络通信等功能，可能造成内存耗尽，死锁等情况发生，这将导致飞桨产生一些非预期的行为。我们认为只有当这些行为超出了所涉及的操作意图时才算作是安全问题。

飞桨框架代码中对于一些非预期的参数和行为会进行检查，Python代码中以抛出异常为形式，C++代码中以返回错误状态为形式。这些情况下，飞桨代码的退出是干净的，但仍可能会因此造成拒绝服务，然而由于飞桨的处理是预期且正确的，所以造成这些情况并不算作是安全问题。

如果输入非预期的参数后，对飞桨代码造成了内存破坏，或者非干净退出，这类行为被认定为存在安全问题。

### [安全公告](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/security/README_cn.md)