Nasazení DeepSeek-R1 ze soukromého kbelíku S3 versus objímající obličejové rozbočotosti zahrnuje různé bezpečnostní důsledky, primárně související s integritou modelu, řízením přístupu a řízením zranitelnosti.
Nasazení ze soukromého kbelíku S3
Výhody:
- Řízení a izolace: Nasazení ze soukromého kbelíku S3 umožňuje organizacím udržovat plnou kontrolu nad přístupem a nasazením modelu. Tento přístup izoluje model v rámci infrastruktury organizace, snižuje expozici externím hrozbám a zajišťuje, aby citlivá data zůstala v síti společnosti.
- Skenování zabezpečení: Před nasazením mohou organizace provádět důkladné zabezpečení na hmotnostech modelu uložených v kbelíku S3. Tento krok pomáhá identifikovat potenciální zranitelnosti nebo škodlivý kód zabudovaný do modelu, což umožňuje nápravu před nasazením [3].
- Snížení latence: Hmotnosti hostování modelu v soukromém kbelíku S3 snižuje latence načítání modelu, protože hmotnosti jsou blíže k koncovým bodům SageMaker, což zvyšuje výkon při zachování zabezpečení [3].
Výzvy:
- Opatření pro vnitřní bezpečnost: Odpovědnost za zajištění zajištění bezpečnosti modelu klesá výhradně na organizaci. To vyžaduje robustní opatření pro vnitřní zabezpečení, aby se zabránilo neoprávněnému přístupu nebo manipulaci s modelem.
- Správa aktualizace: Organizace musí spravovat aktualizace a opravy pro model, které mohou být náročné na zdroje a mohou vést k problémům s řízením verzí, pokud nebudou správně spravovány.
Nasazení z objímajícího obličeje
Výhody:
-Pohodlí a dostupnost: Nasazení z objímání obličejového centra je jednoduché a pohodlné, protože poskytuje snadný přístup k předem vyškoleným modelům, jako je DeepSeek-R1. Tento přístup zjednodušuje proces nasazení a snižuje potřebu správy hmotnosti manuálního modelu.
- Podpora komunity: Komunita objímání obličeje aktivně přispívá k rozvoji modelu a zabezpečení. Uživatelé mohou využít zpětnou vazbu a aktualizace komunity ke zlepšení výkonnosti modelu a zabezpečení.
- Integrované bezpečnostní funkce: Objímání obličeje nabízí vestavěné bezpečnostní funkce, jako je skenování malwaru, skenování okurek a skenování tajemství, aby se detekovaly škodlivý kód v modelech [5] [10].
Výzvy:
- Externí závislosti: Spoléhání se na externí úložiště, jako je objímání tváře, představuje rizika spojená se škodlivými modely nebo kompromitovanými účty. Existují případy, kdy se škodlivé modely nahrávají na objímání obličeje, které mohou ohrozit prostředí uživatelů [2] [8].
- Důvěra a ověření: Uživatelé musí věřit, že modely stažené z objímání jsou opravdové a nejsou s nimi manipulovány. Zatímco objímání obličeje ověřuje profily hlavních technologických společností, menší nebo méně ověřené zdroje mohou představovat rizika.
- Expozice dat: Stahování modelů z objímání tváře může zahrnovat vystavení organizačních dat externím sítím, což by mohlo zvýšit riziko porušení dat, pokud nebude správně zajištěno.
Stručně řečeno, nasazení DeepSeek-R1 ze soukromého kbelíku S3 nabízí větší kontrolu a izolaci, ale vyžaduje robustní opatření pro vnitřní zabezpečení. Nasazení z Hub Hub Hub je pohodlnější, ale představuje rizika související s externími závislosti a důvěrou v bezpečnostní opatření úložiště. Oba přístupy vyžadují pečlivé zvážení bezpečnostních důsledků, aby bylo zajištěno bezpečné a spolehlivé nasazení modelu.
Citace:
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek--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-face-tgi-on-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-nreference-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-with-with-significant-security-risk-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-řetězec-security--face-maalicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-Frontier-Reasoning-Models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-by-malicious-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security--of-reepseek-r1/