Het implementeren van Deepseek-R1 van een particuliere S3-bucket versus de knuffelende hub omvat verschillende beveiligingsimplicaties, voornamelijk gerelateerd aan modelintegriteit, toegangscontrole en kwetsbaarheidsbeheer.
die vanuit een privé -S3 -bucket implementeert
Voordelen:
- Controle en isolatie: het inzetten van een privé -S3 -bucket stelt organisaties in staat om volledige controle te behouden over de toegangs- en implementatieomgeving van het model. Deze aanpak isoleert het model binnen de infrastructuur van de organisatie, waardoor de blootstelling aan externe bedreigingen wordt verminderd en ervoor zorgt dat gevoelige gegevens binnen het netwerk van het bedrijf blijven.
- Security Scanning: vóór de inzet kunnen organisaties grondige beveiligingsscans uitvoeren op de modelgewichten die zijn opgeslagen in de S3 -bucket. Deze stap helpt bij het identificeren van potentiële kwetsbaarheden of kwaadaardige code die in het model is ingebed, waardoor sanering mogelijk is vóór de inzet [3].
- Latentiereductie: Hostingmodelgewichten in een privé -S3 -emmer vermindert het latentie van het model van het model, omdat de gewichten dichter bij de eindpunten van de Sagemaker liggen, waardoor de prestaties worden verbeterd met behoud van beveiliging [3].
Uitdagingen:
- Interne beveiligingsmaatregelen: de verantwoordelijkheid om ervoor te zorgen dat de beveiliging van het model volledig op de organisatie valt. Dit vereist robuuste interne beveiligingsmaatregelen om ongeautoriseerde toegang te voorkomen of te knoeien met het model.
- Update management: de organisatie moet updates en patches voor het model beheren, wat resource-intensief kan zijn en kan leiden tot problemen met versiebeheersing als ze niet correct worden beheerd.
die vanuit de knuffelhub implementeert
Voordelen:
-Gemak en toegankelijkheid: implementeren vanuit de knuffelende hub is eenvoudig en handig, omdat het gemakkelijke toegang biedt tot vooraf opgeleide modellen zoals Deepseek-R1. Deze aanpak vereenvoudigt het implementatieproces, waardoor de noodzaak van handmatig modelgewichtbeheer wordt verminderd.
- Ondersteuning van de gemeenschap: de knuffelende gezichtsgemeenschap draagt actief bij aan modelontwikkeling en beveiliging. Gebruikers kunnen gebruik maken van feedback van de gemeenschap en updates om de modelprestaties en beveiliging te verbeteren.
- Geïntegreerde beveiligingsfuncties: Hugging Face biedt ingebouwde beveiligingsfuncties zoals malware-scannen, augurkscanning en geheimen scannen om kwaadaardige code in modellen te detecteren [5] [10].
Uitdagingen:
- Externe afhankelijkheden: vertrouwen op externe repositories zoals knuffelen, introduceert risico's in verband met kwaadaardige modellen of gecompromitteerde accounts. Er zijn gevallen geweest dat kwaadaardige modellen worden geüpload naar het knuffelen van het gezicht, die gebruikersomgevingen in gevaar kunnen brengen [2] [8].
- Vertrouwen en verificatie: gebruikers moeten erop vertrouwen dat de modellen die zijn gedownload door knuffelen, echt zijn en niet zijn geknoeid. Terwijl knuffelende gezicht profielen van grote technologiebedrijven verifieert, kunnen kleinere of minder geverifieerde bronnen risico's vormen.
- Blootstelling aan gegevens: het downloaden van modellen van het knuffelen van het gezicht kan inhouden dat organisatiegegevens worden blootgesteld aan externe netwerken, wat het risico op datalekken zou kunnen vergroten als ze niet correct zijn beveiligd.
Samenvattend biedt het implementeren van Deepseek-R1 van een privé-S3-bucket meer controle en isolatie, maar vereist robuuste interne beveiligingsmaatregelen. De inzet van de knuffelende hub is handiger, maar introduceert risico's met betrekking tot externe afhankelijkheden en vertrouwen in de beveiligingsmaatregelen van de repository. Beide benaderingen vereisen zorgvuldige overweging van beveiligingsimplicaties om een veilige en betrouwbare modelimplementatie te garanderen.
Citaten:
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-risico's
[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-distillilled-models-with-Hugging-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/de-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-significant-security-risks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-malicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-edepseek-and-other-frontier-rasoning-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-target
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht- exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/
