AWS에서 DeepSeek-R1 모델에 대한 보안 그룹을 구성하려면 안전하고 효율적인 배포를 보장하기위한 몇 가지 모범 사례가 포함됩니다. 자세한 지침은 다음과 같습니다.
1. 별도의 보안 그룹 만들기 **
연결 요구 사항이 다른 각 리소스 세트에 대해 별도의 보안 그룹을 만듭니다. 예를 들어, Amazon Sagemaker를 사용하여 DeepSeek-R1 모델을 배포하는 경우 Sagemaker 엔드 포인트와 RDS [2] [4]와 같은 관련 데이터베이스 또는 서비스에 대한 다른 보안 그룹을 만듭니다.2. 인바운드 및 아웃 바운드 트래픽 제한 **
보안 그룹이 인바운드 및 아웃 바운드 트래픽을 응용 프로그램에 필요한 것만 제한하는지 확인하십시오. 네트워크가 악의적 인 공격에 취약하게 만들 수 있으므로 일부 또는 모든 포트에 대한 모든 인바운드 액세스를 피하십시오 [4]. 예를 들어, DeepSeek-R1 모델이 특정 데이터베이스와 통신하기 만하면 인바운드 규칙을 제한하여 해당 데이터베이스의 보안 그룹에서만 트래픽을 허용합니다.3. 기본 보안 그룹 사용을 피하십시오 **
기본 보안 그룹은 종종 인바운드 및 아웃 바운드 트래픽이있어 상당한 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 대신, 응용 프로그램의 요구에 맞는 특정 규칙을 가진 사용자 정의 보안 그룹을 만듭니다 [4] [8].4. 액세스 제어에 iAM 역할을 사용 **
DeepSeek-R1 모델에 액세스하고 호출 할 수있는 사람을 관리하기 위해 IAM 역할을 구현하십시오. 이것은 세밀한 접근 제어를 보장하고 민감한 자원에 대한 무단 액세스를 방지하는 데 도움이됩니다 [5] [7].5. 개인 vpc 내에 배포 **
개인 가상 프라이빗 클라우드 (VPC) 내에 DeepSeek-R1 모델을 배포하여 보안을 향상시킵니다. 이 설정을 통해 네트워크 액세스를보다 효과적으로 제어하고 공개 인터넷에 대한 노출을 줄일 수 있습니다 [1] [7].6. 안전 및 규정 준수를위한 GuardRails 구현 **
Amazon Bedrock Guardrails와 같은 도구를 사용하여 안전 및 규정 준수 조치를 구현하십시오. 이 가드 레일은 신속한 공격을 방지하고 유해한 컨텐츠를 필터링하며 AI 응용 프로그램이 산업 규정을 준수하도록하는 데 도움이됩니다 [3].7. 모니터 및 로그 네트워크 트래픽 **
VPC 흐름 로그를 활성화하여 리소스 간 네트워크 트래픽을 모니터링하십시오. 이를 통해 승인되지 않은 액세스 시도를 감지하고 준수 감사의 도움을받는 데 도움이됩니다 [4].8. 보안 그룹을 정기적으로 검토하고 업데이트하십시오 **
보안 그룹을 정기적으로 검토하여 응용 프로그램의 진화 요구와 일치하는지 확인하십시오. 최적의 보안을 유지하기 위해 필요한 경우 사용하지 않는 보안 그룹을 제거하고 규칙을 업데이트하십시오 [4].이러한 모범 사례를 따르면 강력한 보안 제어 및 업계 표준 준수를 유지하면서 AWS에 DeepSeek-R1 모델을 안전하게 배포 할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-models-with-hugging-face-tgi-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://repost.aws/questions/qubp50idpqsju0tinnso8-fw/best-practice-security-croup-architecture
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[4] https://www.jit.io/blog/best-practices-for-aws-security-groups
[5] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-o-aws-bedrock/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=mlvdpdjn59E
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-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/