يتضمن نشر Deepseek-R1 من دلو S3 الخاص مقابل مركز الوجه المعانقة آثار أمان مختلفة ، مرتبطة بشكل أساسي بنزاهة النموذج ، والتحكم في الوصول ، وإدارة الضعف.
النشر من دلو S3 الخاص
المزايا:
- التحكم والعزل: يتيح الانتشار من دلو S3 الخاص للمؤسسات الحفاظ على السيطرة الكاملة على بيئة الوصول والنشر للنموذج. يعزل هذا النهج النموذج داخل البنية التحتية للمؤسسة ، مما يقلل من التعرض للتهديدات الخارجية وضمان بقاء البيانات الحساسة داخل شبكة الشركة.
- المسح الضوئي للأمان: قبل النشر ، يمكن للمؤسسات إجراء عمليات مسح أمنية شاملة على الأوزان النموذجية المخزنة في دلو S3. تساعد هذه الخطوة في تحديد نقاط الضعف المحتملة أو الكود الضار المضمن في النموذج ، مما يسمح بالعلاج قبل النشر [3].
- تقليل الكمون: يؤدي استضافة أوزان النموذج في دلو S3 الخاص إلى تقليل زمن انتقال تحميل النماذج نظرًا لأن الأوزان أقرب إلى نقاط نهاية Sagemaker ، مما يعزز الأداء مع الحفاظ على الأمان [3].
التحديات:
- التدابير الأمنية الداخلية: تندرج مسؤولية ضمان أمان النموذج بالكامل على المنظمة. وهذا يتطلب تدابير أمنية داخلية قوية لمنع الوصول غير المصرح به أو العبث بالنموذج.
- إدارة التحديث: يجب على المؤسسة إدارة التحديثات والتصحيحات للنموذج ، والتي يمكن أن تكون كثيفة الموارد وقد تؤدي إلى مشكلات التحكم في الإصدار إذا لم يتم إدارتها بشكل صحيح.
النشر من مركز الوجه المعانقة
المزايا:
-الراحة وإمكانية الوصول: يعد الانتشار من محور الوجه المعانقة واضحًا ومريحًا ، حيث يوفر سهولة الوصول إلى النماذج المدربة مسبقًا مثل Deepseek-R1. هذا النهج يبسط عملية النشر ، مما يقلل من الحاجة إلى إدارة وزن النموذج اليدوي.
- دعم المجتمع: يساهم مجتمع المعانقة بنشاط في تنمية النموذج والأمن. يمكن للمستخدمين الاستفادة من ردود الفعل والتحديثات المجتمعية لتحسين أداء النموذج والأمان.
- ميزات الأمان المتكاملة: تقدم Hugging Face ميزات أمان مدمجة مثل المسح الضار ، ومسح المخلل ، والمسح الأسرار لاكتشاف التعليمات البرمجية الضارة في النماذج [5] [10].
التحديات:
- التبعيات الخارجية: يعتمد الاعتماد على المستودعات الخارجية مثل المعانقة الوجه للمخاطر المرتبطة بالنماذج الضارة أو الحسابات المعرضة للخطر. كانت هناك حالات من النماذج الخبيثة التي يتم تحميلها على الوجه المعانقة ، والتي يمكن أن تعرض بيئات المستخدم [2] [8].
- الثقة والتحقق: يجب أن يثق المستخدمون في أن النماذج التي تم تنزيلها من Hugging Face هي حقيقية ولا يتم العبث بها. في حين أن معانقة الوجه تتحقق من ملفات تعريف شركات التكنولوجيا الكبرى ، فإن مصادر أصغر أو أقل تم التحقق منها قد تشكل مخاطر.
- التعرض للبيانات: قد يتضمن تنزيل النماذج من وجه المعانقة تعريض البيانات التنظيمية للشبكات الخارجية ، مما قد يزيد من خطر انتهاك البيانات إن لم يكن مضمونًا بشكل صحيح.
باختصار ، يوفر نشر Deepseek-R1 من دلو S3 الخاص مزيدًا من التحكم والعزل ولكن يتطلب تدابير أمنية داخلية قوية. يعد الانتشار من مركز Face Hub أكثر ملاءمة ولكنه يقدم المخاطر المتعلقة بالتبعيات الخارجية والثقة في تدابير أمن المستودع. يتطلب كلا النهجين دراسة متأنية لآثار الأمن لضمان نشر النموذج الآمن والموثوق.
الاستشهادات:
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-risks
[2] https://www.appsoc.com/blog/hugging-face-has-become-a-malware-magnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[4]
[5] https://huggingface.co/docs/hub/en/security
[6)
[7 "
[8]
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-reks-in-deepseek-and-phrontier-reasoning-models
[10]
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-tecks-of-deepseek-r1/