AWS上のDeepSeek-R1モデルのセキュリティグループの構成には、安全で効率的な展開を確保するためのいくつかのベストプラクティスが含まれます。ここにいくつかの詳細なガイドラインがあります：
1。個別のセキュリティグループを作成**
異なる接続要件を持つリソースのセットごとに個別のセキュリティグループを作成します。たとえば、Amazon Sagemakerを使用してDeepSeek-R1モデルを展開している場合、SAGEMAKERエンドポイントの明確なセキュリティグループを作成し、RDS [2] [4]などの関連するデータベースまたはサービスの別のセキュリティグループを作成します。2。インバウンドとアウトバウンドのトラフィックを制限**
セキュリティグループが、アプリケーションに必要なもののみにインバウンドおよびアウトバウンドトラフィックを制限することを確認してください。一部またはすべてのポートへのすべてのインバウンドアクセスが許可されないようにしてください。これにより、ネットワークが悪意のある攻撃に対して脆弱になる可能性があるためです[4]。たとえば、DeepSeek-R1モデルが特定のデータベースとのみ通信する必要がある場合は、そのデータベースのセキュリティグループからのみトラフィックを許可するようにインバウンドルールを制限します。3。デフォルトのセキュリティグループの使用は避けてください**
デフォルトのセキュリティグループには、多くの場合、開いたインバウンドおよびアウトバウンドトラフィックがあり、重大なセキュリティリスクをもたらす可能性があります。代わりに、アプリケーションのニーズに合わせた特定のルールを使用してカスタムセキュリティグループを作成します[4] [8]。4。アクセス制御にIAMの役割を使用**
IAMの役割を実装して、deepseek-r1モデルにアクセスして呼び出すことができる人を管理します。これにより、細かいアクセス制御が保証され、機密リソースへの不正アクセスを防ぐのに役立ちます[5] [7]。5。プライベートVPCに展開**
Securityを強化するために、プライベート仮想プライベートクラウド(VPC)内にDeepSeek-R1モデルを展開します。このセットアップにより、ネットワークアクセスをより効果的に制御し、パブリックインターネットへの露出を減らすことができます[1] [7]。###6。安全性とコンプライアンスのためにガードレールを実装**
Amazon Bedrock Guardrailsなどのツールを使用して、安全性とコンプライアンス測定を実装します。これらのガードレールは、迅速な攻撃を防ぎ、有害なコンテンツをフィルタリングし、AIアプリケーションが業界の規制に準拠していることを確認するのに役立ちます[3]。
###7。ネットワークトラフィックを監視およびログ**
VPCフローログがリソース間のネットワークトラフィックを監視できるようにします。これは、コンプライアンス監査の許可されていないアクセスの試みと支援を検出するのに役立ちます[4]。
8。セキュリティグループを定期的に確認および更新**
セキュリティグループは、アプリケーションの進化するニーズに合わせたままであることを確認するために、セキュリティグループを定期的に確認してください。未使用のセキュリティグループを削除し、最適なセキュリティを維持するために必要に応じてルールを更新します[4]。これらのベストプラクティスに従うことにより、堅牢なセキュリティ制御と業界基準のコンプライアンスを維持しながら、AWSにDeepSeek-R1モデルを安全に展開できます。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-modelsと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-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[8] https://renovacloud.com/en/en/26-aws-security-best-practices to-adopt-in-production-part-2/