Le déploiement de Deepseek-R1 à partir d'un seau S3 privé par rapport au HUB Face Hub implique différentes implications de sécurité, principalement liées à l'intégrité du modèle, au contrôle d'accès et à la gestion de la vulnérabilité.
Déploiement à partir d'un seau S3 privé
Avantages:
- Contrôle et isolement: Le déploiement d'un seau S3 privé permet aux organisations de maintenir le contrôle total de l'environnement d'accès et de déploiement du modèle. Cette approche isole le modèle dans l'infrastructure de l'organisation, réduisant l'exposition aux menaces externes et garantissant que les données sensibles restent dans le réseau de l'entreprise.
- Analyse de sécurité: avant le déploiement, les organisations peuvent effectuer des analyses de sécurité approfondies sur les poids du modèle stockés dans le seau S3. Cette étape permet d'identifier les vulnérabilités potentielles ou le code malveillant intégré dans le modèle, permettant de l'assainissement avant le déploiement [3].
- Réduction de latence: l'hébergement des poids des modèles dans un seau S3 privé réduit la latence de chargement du modèle car les poids sont plus proches des points de terminaison SageMaker, améliorant les performances tout en maintenant la sécurité [3].
Défis:
- Mesures de sécurité intérieure: La responsabilité de garantir la sécurité du modèle incombe entièrement à l'organisation. Cela nécessite des mesures de sécurité interne robustes pour empêcher un accès non autorisé ou une altération du modèle.
- Gestion des mises à jour: l'organisation doit gérer les mises à jour et les correctifs pour le modèle, qui peuvent être à forte intensité de ressources et peuvent entraîner des problèmes de contrôle des versions s'ils ne sont pas correctement gérés.
Déploiement à partir du hub étreint
Avantages:
- Comméabilité et accessibilité: le déploiement à partir du centre de face étreint est simple et pratique, car il offre un accès facile à des modèles pré-formés comme Deepseek-R1. Cette approche simplifie le processus de déploiement, réduisant le besoin de gestion manuelle du poids du modèle.
- Support communautaire: la communauté des étreintes contribue activement au développement et à la sécurité des modèles. Les utilisateurs peuvent tirer parti des commentaires et des mises à jour de la communauté pour améliorer les performances et la sécurité du modèle.
- Caractéristiques de sécurité intégrées: Hugging Face propose des fonctionnalités de sécurité intégrées telles que la numérisation des logiciels malveillants, la numérisation des cornichons et la numérisation des secrets pour détecter le code malveillant dans les modèles [5] [10].
Défis:
- Dépendances externes: s'appuyer sur des référentiels externes comme l'étreinte Face présente des risques associés à des modèles malveillants ou à des comptes compromis. Il y a eu des cas de modèles malveillants téléchargés sur un visage étreint, ce qui peut compromettre les environnements utilisateur [2] [8].
- CONFIANCE ET VÉRIFICATION: Les utilisateurs doivent croire que les modèles téléchargés à partir de Hugging Face sont authentiques et non falsifiés. Alors que les étreintes de vision vérifient les profils des grandes entreprises technologiques, des sources plus petites ou moins vérifiées peuvent présenter des risques.
- Exposition aux données: le téléchargement des modèles à partir de la face de câlins peut impliquer d'exposer des données organisationnelles aux réseaux externes, ce qui pourrait augmenter le risque de violations de données s'il n'est pas correctement sécurisé.
En résumé, le déploiement de Deepseek-R1 à partir d'un seau S3 privé offre plus de contrôle et d'isolement mais nécessite des mesures de sécurité intérieure robustes. Le déploiement de The Hugging Face Hub est plus pratique mais présente des risques liés aux dépendances externes et à la confiance dans les mesures de sécurité du référentiel. Les deux approches nécessitent un examen attentif des implications de sécurité pour assurer un déploiement de modèles sûr et fiable.
Citations:
[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-distilla-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/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-Container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-siquificant-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-eepseek-and-other-fratier-reasoning-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-by-malicious-hugging-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-ofeepseek-r1/