개인 S3 버킷과 Hugging Face Hub에서 DeepSeek-R1을 배포하려면 주로 모델 무결성, 액세스 제어 및 취약성 관리와 관련된 다양한 보안 영향이 필요합니다.
개인 S3 버킷에서 배포
장점 :
- 제어 및 격리 : 개인 S3 버킷에서 배포하면 조직이 모델의 액세스 및 배포 환경을 완전히 제어 할 수 있습니다. 이 접근법은 조직의 인프라 내에서 모델을 분리하여 외부 위협에 대한 노출을 줄이고 민감한 데이터가 회사 네트워크 내에 남아 있는지 확인합니다.
- 보안 스캔 : 배포하기 전에 조직은 S3 버킷에 저장된 모델 가중치에 대한 철저한 보안 스캔을 수행 할 수 있습니다. 이 단계는 모델에 내장 된 잠재적 취약성 또는 악의적 인 코드를 식별하여 배치 전에 치료할 수 있도록 도와줍니다 [3].
- 대기 시간 감소 : 개인 S3 버킷에서 모델 가중치를 호스팅하면 가중치가 Sagemaker 엔드 포인트에 더 가깝기 때문에 모델 로딩 대기 시간을 줄여 보안을 유지하면서 성능을 향상시킵니다 [3].
도전 :
- 내부 보안 조치 : 모델의 보안을 보장하는 책임은 전적으로 조직에 해당됩니다. 이를 위해서는 무단 액세스를 방지하거나 모델에 대한 변조를 방지하기 위해 강력한 내부 보안 조치가 필요합니다.
- 업데이트 관리 : 조직은 모델의 업데이트 및 패치를 관리해야하며, 이는 리소스 집약적 일 수 있으며 제대로 관리되지 않으면 버전 제어 문제로 이어질 수 있습니다.
Hugging Face Hub에서 배포
장점 :
-편의성 및 접근성 : Hugging Face Hub에서 배포하는 것은 DeepSeek-R1과 같은 미리 훈련 된 모델에 쉽게 액세스 할 수 있으므로 간단하고 편리합니다. 이 접근법은 배포 프로세스를 단순화하여 수동 모델 체중 관리의 필요성을 줄입니다.
- 커뮤니티 지원 : Hugging Face Community는 모델 개발 및 보안에 적극적으로 기여합니다. 사용자는 커뮤니티 피드백 및 업데이트를 활용하여 모델 성능 및 보안을 향상시킬 수 있습니다.
- 통합 보안 기능 : Hugging Face는 맬웨어 스캔, 피클 스캔 및 비밀 스캔과 같은 내장 보안 기능을 제공하여 모델에서 악성 코드를 감지합니다 [5] [10].
도전 :
- 외부 의존성 : 포옹 페이스와 같은 외부 리포지토리에 의존하면 악의적 인 모델 또는 손상된 계정과 관련된 위험이 발생합니다. 포옹 얼굴에 악의적 인 모델이 업로드되는 사례가 있었으며, 이는 사용자 환경을 손상시킬 수 있습니다 [2] [8].
- 신뢰 및 검증 : 사용자는 포옹 페이스에서 다운로드 한 모델이 진실하고 변조되지 않았다는 것을 신뢰해야합니다. 포옹 페이스는 주요 기술 회사의 프로필을 확인하는 반면, 더 작거나 덜 검증 된 출처는 위험을 초래할 수 있습니다.
- 데이터 노출 : 포옹 페이스에서 모델 다운로드에는 조직 데이터를 외부 네트워크에 노출시키는 것이 포함될 수 있으므로 제대로 확보되지 않으면 데이터 유출의 위험이 증가 할 수 있습니다.
요약하면, 개인 S3 버킷에서 DeepSeek-R1을 배포하면 더 많은 제어 및 격리를 제공하지만 강력한 내부 보안 조치가 필요합니다. Hugging Face Hub에서 배포하는 것이 더 편리하지만 외부 종속성과 관련된 위험과 저장소의 보안 조치에 대한 신뢰를 소개합니다. 두 가지 접근 방식 모두 안전하고 신뢰할 수있는 모델 배포를 보장하기 위해 보안 영향을 신중하게 고려해야합니다.
인용 :
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-ofecurity-risks
[2] https://www.appsoc.com/blog/hugging-face-become-a-malware-magnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-host-host-deepseek-distilled-models-with-hugging-face-tgi-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://www.infosecurity-magazine.com/news/deepseek-r1-security/
[5] https://huggingface.co/docs/hub/en/security
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-sinificant-security-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security--face-mlicious-ml-ml-ml--models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-nother-frontier-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-by-malicious-hugging-face-ml-mlels-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-of-deepseek-r1/