在AWS上为DeepSeek-R1模型配置安全组涉及几种最佳实践，以确保安全有效的部署。以下是一些详细的准则：
1。创建单独的安全组**
为每组具有不同连接要求的资源组创建一个单独的安全组。例如，如果您使用Amazon SageMaker部署DeepSeek-R1模型，请为SageMaker端点创建一个独特的安全组，以及为RDS [2] 4或服务的其他任何关联数据库或服务。2。限制入站和出站流量**
确保您的安全组将入站和出站流量限制为您的应用程序所需的内容。避免允许所有入站访问某些或所有端口，因为这可能会使您的网络容易受到恶意攻击[4]。例如，如果您的DeepSeek-R1模型只需要与特定数据库进行通信，请限制入站规则以仅允许该数据库安全组的流量。3。避免使用默认安全组**
默认安全组通常具有开放的入站和出站流量，这可能会带来重大的安全风险。相反，创建具有针对您应用程序需求的特定规则的自定义安全组[4] [8]。4。使用IAM角色进行访问控制**
实施IAM角色，以管理谁可以访问并调用DeepSeek-R1模型。这样可以确保细粒度的访问控制并有助于防止未经授权访问敏感资源[5] [7]。5。部署在私人VPC中**
将您的DeepSeek-R1模型部署在私人虚拟私有云(VPC)中，以增强安全性。此设置使您可以更有效地控制网络访问，并减少对公共Internet的接触[1] [7]。6。实施安全和合规性的护栏**
使用亚马逊基岩护栏之类的工具来实施安全和合规措施。这些护栏有助于防止迅速攻击，过滤有害内容，并确保您的AI应用程序遵守行业法规[3]。7。监视和日志网络流量**
启用VPC流日志，以在您的资源之间监视网络流量。这有助于检测任何未经授权的访问尝试，并有助于合规审核[4]。8。定期审查和更新安全组**
定期审查您的安全小组，以确保他们与您的应用程序不断发展的需求保持一致。删除任何未使用的安全组并根据需要更新规则，以维持最佳安全性[4]。通过遵循这些最佳实践，您可以在AWS上安全地部署DeepSeek-R1模型，同时保持强大的安全控制和遵守行业标准。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist------------------
[2] https://repost.aws/questions/QUBP50IDPQSJU0TINNSO8-FW/BEST-PRACTICE-SECURITY-GROUP-ARCHITECTUR
[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-distald-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-a-large-model-inference-container/
[8] https://renovacloud.com/en/26-aws-security-best-practices-to-Adopt-In-in-Production-Part-2/