モデルパッケージのセキュリティ

サーバー認証と混同しないように、モデルごとの認証と、ローカルまたは信頼されていないモデルパッケージの読み込みを設定します。

モデルの読み込みとサーバーアクセスは別々の制御を使用します。クライアントにサーバーへのアクセスを許可しても、すべてのモデルパッケージが安全に実行できるようになるわけではありません。

確認 セキュリティ設定の移行 どの変更がマージされ、どれが保留中かを。

サーバーアクセスとモデル認可

WORKSPACES_WHITELISTED_FOR_LOCAL_DEPLOYMENT どの Workspace がサーバーを呼び出せるかを制御します。これには統合されたストリーム管理ルートも含まれます。 MODELS_CACHE_AUTH_ENABLED=True サーバーがオンラインのとき、呼び出し元の API キーが要求された Roboflow モデルにアクセスできるかを確認します。モデルの認可は、 サーバー認証.

直接のローカルパッケージ

サーバー Workflows 内の信頼できるローカルパッケージについては、これらの設定を有効にし、パッケージディレクトリをコンテナにマウントします:

USE_INFERENCE_MODELS=True
ALLOW_INFERENCE_MODELS_DIRECTLY_ACCESS_LOCAL_PACKAGES=True
MODELS_CACHE_AUTH_ENABLED=False

これにより、呼び出し元は Python コードを含む読み取り可能なローカルモデルパッケージを読み込めます。ローカル読み込み経路自体は API キーを必要としませんが、設定済みの Workspace 認証は引き続きリクエストに適用されます。

オンラインのサーバーは、両方が有効な場合、起動を拒否します MODELS_CACHE_AUTH_ENABLED=True と ALLOW_INFERENCE_MODELS_DIRECTLY_ACCESS_LOCAL_PACKAGES=True。モデルごとの認可が必要な場合は、ローカル読み込みを無効のままにしてください。ファイルシステムのパスは、呼び出し元の Roboflow モデルアクセスと照合できません。

オフライン認可

〜のとき OFFLINE_MODE=True、モデルごとの API キー確認は実行できません。もし MODELS_CACHE_AUTH_ENABLED=True も設定されている場合、起動には明示的な ALLOW_OFFLINE_MODEL_CACHE_AUTH_BYPASS=True へのオプトインが必要です。そのバイパスは信頼できる単一テナント展開でのみ使用してください。API キー確認をオフラインで機能させるものではありません。

オフラインモードでは、API 接続を必要とする Workspace ホワイトリストまたは Dedicated Deployment の認証も拒否されます。参照： オフラインモード デプロイメントのコンテキストについて。

パッケージ信頼のデフォルト

で説明されている保留中の runtime-hardening ビルドでは 移行ガイド、JetPack 5.1.1、6.2.0、7.2.0 のイメージでは次が設定されます ALLOW_INFERENCE_MODELS_UNTRUSTED_PACKAGES=False。これはコアライブラリのデフォルトと一致します。信頼できないと分類されたパッケージを読み込むには、明示的に次に設定してください True ただし、パッケージとそのソースを確認した後に限ります。

この設定は次とは別です ALLOW_INFERENCE_MODELS_DIRECTLY_ACCESS_LOCAL_PACKAGES：信頼できないダウンロード済みパッケージを拒否しても、直接のローカルパッケージ読み込みは無効になりません。どちらの設定も呼び出し元認証の代わりにはなりません。

CLI ベンチマーク

保留中の runtime-hardening ビルドでは、次も変更されます 推論ベンチマーク inference-models-speed が、信頼できないパッケージを既定で拒否するようになります。次を使用してください --allow-untrusted-packages パッケージを意図的に信頼する場合。アダプターと Python ベンチマークヘルパーは同じ制限付きデフォルトを使用します。

ベンチマークの使用方法については、次を参照してください 推論ベンチマーク.