Dify 应用用户隔离与会话管理技术方案

1. 方案背景与目标

背景:本项目采用 Dify 作为 LLM 能力后端(BaaS),前端通过调用 API 获取 AI 响应。

目标

  1. 用户隔离:确保不同用户的数据(上下文、记忆、变量)严格隔离,互不可见。

  2. 安全性:防止恶意用户伪造身份获取他人对话记录。

  3. 隐私保护:避免将用户的敏感真实身份信息(如手机号、明文 ID)直接暴露给 Dify 端。


2. 总体架构设计

采用Backend-For-Frontend (BFF) / 代理模式

严禁前端直接调用 Dify API。所有的请求必须经过业务后端(Business Backend)进行鉴权和参数注入。

2.1 交互时序图

Code snippet

sequenceDiagram participant User as 客户端 (App/Web) participant Backend as 业务后端 (Your Server) participant Dify as Dify API Service User->>Backend: 1. 发起对话请求 (携带 Token, Query) Note right of User: Header: Authorization: Bearer <token> Backend->>Backend: 2. 鉴权 (Validate Token) Backend->>Backend: 3. 解析 UserID (e.g., 10086) Backend->>Backend: 4. 生成 Dify User 标识 (Hash/UUID) Backend->>Dify: 5. 调用 /chat-messages Note right of Backend: Body: { query: "...", user: "hashed_10086" } Dify-->>Backend: 6. 返回流式/阻塞响应 Backend-->>User: 7. 转发响应给客户端

3. 详细实现逻辑

3.1 核心字段定义

在调用 Dify API 时,需重点关注以下两个字段的生命周期管理:

字段名来源作用管理策略
user业务后端生成用户隔离的唯一凭证。Dify 依此区分上下文归属。强制覆盖。由后端根据 Token 解析出的用户 ID 映射生成,禁止前端直接传递此参数。
conversation_idDify 返回会话隔离凭证。区分同一个用户下的不同聊天窗口。前端维护。前端存储在本地,发起请求时透传给后端,后端透传给 Dify。

3.2 用户标识映射策略 (User Identity Mapping)

为了保护隐私,建议不要直接使用数据库的主键 ID(如1)或业务账号(如admin),建议使用Hash 加盐UUID映射。

  • 方案 A (推荐 - Hash映射)

    • dify_user_id = HMAC_SHA256(uid, secret_salt)

    • 优点:确定性(同一个用户永远生成相同的 ID),方便后续统计 Token 用量,且不可逆(Dify 侧无法反推真实身份)。

  • 方案 B (简单 - 直接映射)

    • dify_user_id = "user_" + uid

    • 优点:调试方便,直观。

3.3 接口开发规范

A. 客户端 -> 业务后端 (Request)

前端只需关注业务逻辑,无需关心 Dify 的底层实现。

HTTP

POST /api/ai/chat Authorization: Bearer <JWT_TOKEN> Content-Type: application/json { "query": "帮我写一个Python脚本", "conversation_id": "53006d08-...", // 如果是新会话,传 null 或空字符串 "file_url": "..." // (可选) 图片/文件上传逻辑 }
B. 业务后端 -> Dify API (Proxy Request)

后端负责“注入”身份信息。

HTTP

POST https://api.dify.ai/v1/chat-messages Authorization: Bearer <DIFY_APP_KEY> Content-Type: application/json { "inputs": {}, "query": "帮我写一个Python脚本", // 来自前端 "response_mode": "streaming", "conversation_id": "53006d08-...", // 来自前端透传 "user": "hmac_u8832_x992", // 【关键】由后端计算并强制注入,不可被前端参数覆盖 "files": [] }

4. 会话管理逻辑 (Session Handling)

4.1 开启新会话 (New Chat)

  1. 前端动作:用户点击“新建聊天”。

  2. 前端请求:调用接口时,conversation_id设为null

  3. Dify 行为:识别到空 ID,创建一个新会话,并在响应中返回新的conversation_id

  4. 前端处理:接收到响应中的conversation_id,更新本地状态(URL 参数或 State)。

4.2 历史记录回溯 (History)

如果需要在前端展示历史对话列表:

  1. Dify 接口:调用GET /conversations

  2. 后端中转:同样需要后端代理,并在 URL 参数中附加user=hmac_u8832_x992

  3. 隔离效果:Dify 只会返回该user标识下的历史会话列表。


5. 安全与异常处理

5.1 身份防伪造 (Anti-Spoofing)

  • 风险点:如果后端直接盲目透传前端的所有参数,黑客可能在前端构造{ "user": "admin_id" }请求。

  • 防御:在构造发往 Dify 的 Request Body 时,代码必须显式重写user字段。

    Python
    # Python 伪代码示例 payload = request.json # 强制覆盖,无视前端传来的 user payload['user'] = get_current_user_id_hash(request.user) response = requests.post(dify_url, json=payload)

5.2 敏感数据过滤

  • Dify 的日志中会记录queryresponse

  • 建议在发送给 Dify 前,如果业务对隐私极其敏感,可在后端增加一层 PII (个人身份信息) 过滤逻辑,将手机号、身份证等正则替换为[REDACTED]


6. 实施 Checklist

  • [ ]后端:已实现 Token 鉴权中间件。

  • [ ]后端:已封装 Dify Client,确保所有请求自动注入user字段。

  • [ ]后端user字段采用了 Hash 或加密 ID,未传输明文手机号。

  • [ ]前端:已实现conversation_id的本地存储与状态管理。

  • [ ]运维:Dify API Key 已存储在后端环境变量中,未暴露在前端代码。

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