> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/model-security.md).

# 모델 패키지 보안

서버 인증과 혼동하지 않도록 모델별 인증 및 로컬 또는 신뢰할 수 없는 모델 패키지 로딩을 구성합니다.

모델 로딩과 서버 접근은 별도의 제어를 사용합니다. 클라이언트에 서버 접근 권한을 부여한다고 해서 모든 모델 패키지가 안전하게 실행되는 것은 아닙니다.

확인 [보안 구성 마이그레이션](/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/security-migration.md#release-status) 어떤 변경 사항이 병합되었고 어떤 것이 보류 중인지.

## 서버 접근 및 모델 권한 부여

`WORKSPACES_WHITELISTED_FOR_LOCAL_DEPLOYMENT` 통합 스트림 관리 경로를 포함하여 어떤 워크스페이스가 서버를 호출할 수 있는지 제어합니다. `MODELS_CACHE_AUTH_ENABLED=True` 서버가 온라인일 때 호출자의 API 키가 요청된 Roboflow 모델에 접근할 수 있는지 확인합니다. 모델 권한 부여는 다음을 대체하지 않습니다 [서버 인증](/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/security.md#enforce-authentication).

## 직접 로컬 패키지

서버 워크플로우의 신뢰할 수 있는 로컬 패키지의 경우, 다음 설정을 활성화하고 패키지 디렉터리를 컨테이너에 마운트하세요:

```dotenv
USE_INFERENCE_MODELS=True
ALLOW_INFERENCE_MODELS_DIRECTLY_ACCESS_LOCAL_PACKAGES=True
MODELS_CACHE_AUTH_ENABLED=False
```

이를 통해 호출자는 Python 코드를 포함한 읽을 수 있는 로컬 모델 패키지를 불러올 수 있습니다. 로컬 로딩 경로 자체는 API 키를 요구하지 않지만, 구성된 모든 워크스페이스 인증은 여전히 요청에 적용됩니다.

온라인 서버는 다음 두 가지가 모두 해당되면 시작을 거부합니다 `MODELS_CACHE_AUTH_ENABLED=True` 와 `ALLOW_INFERENCE_MODELS_DIRECTLY_ACCESS_LOCAL_PACKAGES=True`. 모델별 권한 부여가 필요하다면 로컬 로딩을 비활성화한 상태로 유지하세요. 파일 시스템 경로는 호출자의 Roboflow 모델 접근 권한과 대조 확인할 수 없습니다.

## 오프라인 권한 부여

다음 경우 `OFFLINE_MODE=True`, 모델별 API 키 검사를 실행할 수 없습니다. 만약 `MODELS_CACHE_AUTH_ENABLED=True` 도 함께 설정되어 있으면, 시작 시 명시적인 `ALLOW_OFFLINE_MODEL_CACHE_AUTH_BYPASS=True` 선택적 동의입니다. 해당 우회는 신뢰할 수 있는 단일 테넌트 배포에서만 사용하세요. API 키 검사를 오프라인에서 작동하게 하지는 않습니다.

오프라인 모드는 API 연결이 필요한 워크스페이스 허용 목록 또는 전용 배포 인증도 거부합니다. 다음을 참조하세요: [오프라인 모드](/deployment/ko/self-hosted/enterprise/offline-mode.md) 배포 맥락에 대해.

## 패키지 신뢰 기본값

다음에서 설명하는 보류 중인 런타임 강화 빌드에서는 [마이그레이션 가이드](/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/security-migration.md#model-package-trust), JetPack 5.1.1, 6.2.0 및 7.2.0 이미지에서는 다음을 설정합니다 `ALLOW_INFERENCE_MODELS_UNTRUSTED_PACKAGES=False`, 이는 코어 라이브러리의 기본값과 일치합니다. 신뢰할 수 없음으로 분류된 패키지를 로드하려면, 이를 다음으로 명시적으로 설정하세요 `True` 패키지와 해당 소스를 검토한 후에만.

이 설정은 다음과는 별개입니다 `ALLOW_INFERENCE_MODELS_DIRECTLY_ACCESS_LOCAL_PACKAGES`: 신뢰할 수 없는 다운로드된 패키지를 거부한다고 해서 직접 로컬 패키지 로딩이 비활성화되는 것은 아닙니다. 어느 설정도 호출자 인증을 대체하지 않습니다.

## CLI 벤치마크

보류 중인 런타임 강화 빌드는 또한 다음도 변경합니다 `추론 벤치마크 inference-models-speed` 기본적으로 신뢰할 수 없는 패키지를 거부하도록 합니다. 다음을 사용하세요 `--allow-untrusted-packages` 패키지를 의도적으로 신뢰하는 경우에 사용하세요. 어댑터와 Python 벤치마크 도우미는 동일한 제한적 기본값을 사용합니다.

벤치마크 사용 방법은 다음을 참조하세요 [추론 벤치마크](https://docs.roboflow.com/reference/inference/inference-cli/benchmark).