La configuration des groupes de sécurité pour les modèles Deepseek-R1 sur AWS implique plusieurs meilleures pratiques pour assurer un déploiement sécurisé et efficace. Voici quelques directives détaillées:
1. Créer des groupes de sécurité séparés **
Créez un groupe de sécurité distinct pour chaque ensemble de ressources avec différentes exigences de connectivité. Par exemple, si vous déployez des modèles Deepseek-R1 à l'aide d'Amazon SageMaker, créez un groupe de sécurité distinct pour les points de terminaison SageMaker et un autre pour toutes les bases de données ou services associés comme RDS [2] [4].2. Restreindre le trafic entrant et sortant **
Assurez-vous que vos groupes de sécurité restreignent le trafic entrant et sortant à ce qui est nécessaire pour votre demande. Évitez de permettre à tous les accès entrants à certains ou tous les ports, car cela peut rendre votre réseau vulnérable aux attaques malveillantes [4]. Par exemple, si votre modèle Deepseek-R1 n'a besoin que de communiquer avec une base de données spécifique, restreignez les règles entrantes pour autoriser le trafic uniquement à partir du groupe de sécurité de cette base de données.3. Évitez d'utiliser des groupes de sécurité par défaut **
Les groupes de sécurité par défaut ont souvent un trafic entrant et sortant ouvert, ce qui peut présenter un risque de sécurité important. Créez plutôt des groupes de sécurité personnalisés avec des règles spécifiques adaptées aux besoins de votre application [4] [8].4. Utiliser les rôles IAM pour le contrôle d'accès **
Implémentez les rôles IAM pour gérer qui peut accéder et invoquer le modèle Deepseek-R1. Cela garantit un contrôle d'accès à grain fin et aide à prévenir l'accès non autorisé aux ressources sensibles [5] [7].5. Déployer dans un VPC privé **
Déployez vos modèles Deepseek-R1 dans un cloud privé privé (VPC) privé pour améliorer la sécurité. Cette configuration vous permet de contrôler l'accès au réseau plus efficacement et de réduire l'exposition à Internet public [1] [7].6. Implémentez les garde-corps pour la sécurité et la conformité **
Utilisez des outils tels que les garde-boue du substratum Amazon pour mettre en œuvre des mesures de sécurité et de conformité. Ces garde-corps aident à prévenir les attaques rapides, à filtrer le contenu nocif et à garantir que vos applications d'IA adhèrent aux réglementations de l'industrie [3].7. Trafic de réseau et de journal du moniteur **
Activez les journaux de flux VPC pour surveiller le trafic réseau entre vos ressources. Cela aide à détecter toute tentative d'accès non autorisée et aide à l'audit de conformité [4].8. Examiner et mettre à jour régulièrement les groupes de sécurité **
Examinez régulièrement vos groupes de sécurité pour vous assurer qu'ils restent alignés sur les besoins en évolution de votre demande. Supprimer tous les groupes de sécurité inutilisés et mettre à jour les règles nécessaires pour maintenir une sécurité optimale [4].En suivant ces meilleures pratiques, vous pouvez déployer en toute sécurité les modèles Deepseek-R1 sur AWS tout en maintenant des contrôles de sécurité robustes et une conformité aux normes de l'industrie.
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distillé-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://repost.aws/questions/qubp50idpqsju0tinnso8-fw/best-practice-security-group-architecture
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[4] https://www.jit.io/blog/best-practices-for-aws-security-groups
[5] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=mlvdpdjn59e
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilla-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-Container/
[8] https://renovacloud.com/en/26-aws-security-best-practices-to-adopt-in-production-part-2//