安全声明

系统安全加固

1. 建议用户在系统中配置开启ASLR（级别2），又称全随机地址空间布局随机化，可参考以下方式进行配置：

   echo 2 > /proc/sys/kernel/randomize_va_space
   

运行用户建议

出于安全性及权限最小化角度考虑，不建议使用root等管理员类型账户使用MindSpeed LLM。

文件权限控制

1. 建议用户在主机（包括宿主机）及容器中设置运行系统umask值为0027及以上，保障新增文件夹默认最高权限为750，新增文件默认最高权限为640。
2. 建议用户对个人数据、商业资产、源文件、训练过程中保存的各类文件等敏感内容做好权限管控。涉及场景如MindSpeed LLM安装目录权限管控、多用户使用共享数据集权限管控，管控权限可参考表1进行设置。
3. MindSpeed LLM在数据预处理中会生成训练数据，在训练过程中会生成权重文件，文件权限默认640，用户可根据实际需求对生成文件权限进行进阶管控。
4. 在以非root用户进行训练时，您的CKPT_SAVE_DIR路径可能权限设置较为严格，导致无法访问该目录。您可以在脚本中添加chmod -R 660 $CKPT_SAVE_DIR来修改该目录的访问权限，从而确保可以正常读取和写入模型权重文件。

表1 文件（夹）各场景权限管控推荐最大值

类型	Linux权限参考最大值
用户主目录	750（rwxr-x---）
程序文件（含脚本文件、库文件等）	550（r-xr-x---）
程序文件目录	550（r-xr-x---）
配置文件	640（rw-r-----）
配置文件目录	750（rwxr-x---）
日志文件（记录完毕或者已经归档）	440（r--r-----）
日志文件（正在记录）	640（rw-r-----）
日志文件记录	750（rwxr-x---）
Debug文件	640（rw-r-----）
Debug文件目录	750 (rwxr-x---)
临时文件目录	750（rwxr-x---）
维护升级文件目录	770（rwxrwx---）
业务数据文件	640（rw-r-----）
业务数据文件目录	750（rwxr-x---）
密钥组件、私钥、证书、密文文件目录	700（rwx------）
密钥组件、私钥、证书、加密密文	600（rw-------）
加解密接口、加解密脚本	500（r-x------）

数据安全声明

1. MindSpeed LLM会在megatron中的checkpointing模块中保存模型文件，其中部分模型文件使用了风险模块pickle，可能存在数据风险。
2. 程序运行过程中，会通过nltk.download从用户指定的路径中加载语料库，需要保证网络安全，确保下载的语料包来源可信。

运行安全声明

1. 建议用户结合运行资源状况编写对应训练脚本。若训练脚本与资源状况不匹配，如数据集加载内存大小超出内存容量限制、训练脚本在本地生成数据超过磁盘空间大小等情况，可能引发错误并导致进程意外退出。
2. MindSpeed LLM内部用到了PyTorch，可能会因为版本不匹配导致运行错误，具体可参考PyTorch安全声明。
3. 本软件使用PyTorch的torch.load做模型加载，代码中存在该接口的使用场景，配置参数weights_only=True。当PyTorch版本<=2.5.1时，存在反序列化漏洞CVE-2025-32434，请用户保障所加载权重的安全性，避免恶意模型加载使执行机/设备遭到攻击。

公网地址声明

类型	开源代码地址	文件名	公网IP地址/公网URL地址/域名/邮箱地址	用途说明
自研	不涉及	mindspeed_llm/model/language_model.py:85	https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax/	详情地址
自研	涉及	tests/test_tools/dist_test.py:6	https://github.com/microsoft/DeepSpeed/blob/master/tests/unit/common.py	源代码地址
自研	涉及	tests/pipeline/conftest.py:6	https://github.com/microsoft/DeepSpeed/blob/master/tests/conftest.py	源代码地址
自研	涉及	tests/ut/conftest.py:6	https://github.com/microsoft/DeepSpeed/blob/master/tests/conftest.py	源代码地址
自研	不涉及	examples/mcore/gemma/data_convert_gemma_pretrain.sh:5	https://huggingface.co/datasets/pleisto/wikipedia-cn-20230720-filtered/resolve/main/wikipedia-cn-20230720-filtered.json?download=true	数据下载地址
自研	不涉及	mindspeed_llm/core/transformer/moe/moe_utils.py:135	https://arxiv.org/abs/2101.03961	论文地址
自研	涉及	mindspeed_llm/tasks/data/collator.py:4	https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl/blob/main/src/axolotl/monkeypatch/utils.py	源代码地址
自研	涉及	mindspeed_llm/core/distributed/distributed_data_parallel.py:126	https://github.com/NVIDIA/TransformerEngine/pull/719	源代码地址
自研	不涉及	mindspeed_llm/core/datasets/gpt_dataset.py:159, 219	https://gitcode.com/ascend/MindSpeed-LLM/wiki/megatron data helpers可能引入的问题	详情地址

公开接口声明

MindSpeed LLM暂时未发布wheel包，无正式对外公开接口，所有功能均通过shell脚本调用。5个入口脚本分别为pretrain_gpt.py、inference.py、evaluation.py、preprocess_data.py和convert_ckpt.py。

通信安全加固

通信安全加固说明

通信矩阵

通信矩阵说明

特殊场景

场景	使用方法	端口	可能的风险
使用MindSpeed LLM进行训练任务时，在Megatron后端场景下每次初始化模型并行组时，默认新增 (3 * NPU 数量) 个随机端口。开启多个分布式优化器时，再额外增加 (分布式优化器数量 * NPU 数量) 个随机端口。同时，需要配置1个master-port端口（该端口与torch_npu的master-port端口一致）。	MindSpeed LLM调用Megatron原生函数mpu.initialize_model_parallel来初始化模型并行组，并通过使用PyTorch分布式训练相关的API来启动任意任务。	[1024,65520]内	网络配置错误可能引发端口冲突或连接问题，影响训练效率。
用户通过nltk.download下载语料库。	用户在代码内部使用nltk.download来实现语料库的下载。	随机端口	文件来源若不可信，在文件加载时可能存在反序列化漏洞，导致文件被篡改。