Die Bereitstellung von Deepseek-R1 aus einem privaten S3-Bucket im Vergleich zum Umarmungs-Face-Hub beinhaltet unterschiedliche Sicherheitsauswirkungen, die hauptsächlich mit der Modellintegrität, der Zugriffskontrolle und dem Verwundbarkeitsmanagement zusammenhängen.
Bereitstellung von einem privaten S3 -Eimer
Vorteile:
- Kontrolle und Isolation: Die Bereitstellung von einem privaten S3 -Bucket ermöglicht es Unternehmen, die volle Kontrolle über die Zugriffs- und Bereitstellungsumgebung des Modells zu behalten. Dieser Ansatz isoliert das Modell innerhalb der Infrastruktur der Organisation, verringert die Exposition gegenüber externen Bedrohungen und stellt sicher, dass sensible Daten im Netzwerk des Unternehmens bestehen.
- Sicherheitsscanning: Vor der Bereitstellung können Unternehmen gründliche Sicherheitsabrechnungen für die im S3 -Eimer gespeicherten Modellgewichte durchführen. Dieser Schritt identifiziert potenzielle Schwachstellen oder böswillige Code, die in das Modell eingebettet sind, und ermöglicht die Sanierung vor der Bereitstellung [3].
- Latenzreduzierung: Hosting -Modellgewichte in einem privaten S3 -Bucket reduziert die Ladeverkehrslatenz der Modell, da die Gewichte näher an den Sagemaker -Endpunkten liegen und die Leistung verbessern und gleichzeitig die Sicherheit erhalten haben [3].
Herausforderungen:
- Interne Sicherheitsmaßnahmen: Die Verantwortung für die Gewährleistung der Sicherheit des Modells berücksichtigt die Organisation. Dies erfordert robuste interne Sicherheitsmaßnahmen, um den unbefugten Zugriff oder die Manipulation des Modells zu verhindern.
- Update-Management: Die Organisation muss Updates und Patches für das Modell verwalten, die ressourcenintensiv sein können und zu Problemen mit der Versionskontrolle führen können, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden.
Bereitstellung vom Umarmungs -Face -Hub
Vorteile:
-Bequemlichkeit und Zugänglichkeit: Die Bereitstellung von der Hub-Face-Hub ist unkompliziert und bequem, da sie einen einfachen Zugriff auf vorgebreitete Modelle wie Deepseek-R1 ermöglicht. Dieser Ansatz vereinfacht den Bereitstellungsprozess und verringert die Notwendigkeit des manuellen Modellgewichtsmanagements.
- Unterstützung der Gemeinschaft: Die umarmende Gesichtsgemeinschaft trägt aktiv zur Modellentwicklung und -sicherheit bei. Benutzer können Community -Feedback und Updates nutzen, um die Modellleistung und -sicherheit zu verbessern.
- Integrierte Sicherheitsfunktionen: Das Umarmungsgesicht bietet integrierte Sicherheitsfunktionen wie das Scannen von Malware, das Scannen von Gurken und das Scannen von Geheimnissen, um böswilligen Code in Modellen zu erkennen [5] [10].
Herausforderungen:
- Externe Abhängigkeiten: Wenn Sie sich auf externe Repositorys wie das Hugging Face verlassen, wird Risiken eingeführt, die mit böswilligen Modellen oder kompromittierten Konten verbunden sind. Es gab Fälle von böswilligen Modellen, die auf umarmtes Gesicht hochgeladen wurden, was die Benutzerumgebungen beeinträchtigen kann [2] [8].
- Vertrauen und Überprüfung: Benutzer müssen darauf vertrauen, dass die von der Umarmung heruntergeladenen Modelle echt und nicht manipuliert sind. Während das Umarmen von Face die Profile der großen Technologieunternehmen überprüft, können kleinere oder weniger verifizierte Quellen Risiken darstellen.
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Zusammenfassend bietet das Einsatz von Deepseek-R1 aus einem privaten S3-Bucket mehr Kontrolle und Isolation, erfordert jedoch robuste interne Sicherheitsmaßnahmen. Die Bereitstellung aus dem Hub der Umarmung ist bequemer, führt jedoch Risiken im Zusammenhang mit externen Abhängigkeiten und dem Vertrauen in die Sicherheitsmaßnahmen des Repositorys ein. Beide Ansätze erfordern sorgfältige Berücksichtigung der Auswirkungen auf die Sicherheit, um eine sichere und zuverlässige Modellbereitstellung zu gewährleisten.
Zitate:
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-thepeepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-riss
[2] https://www.appsoc.com/blog/hugging-face-has-necome-a-malware-magnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-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-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[7] https://www-
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-curity-hugging-face-malicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-indeepseek-andother-frontier-rasoning-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-target-by-malicious-hugging-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/