Η ανάπτυξη του DeepSeeek-R1 από έναν ιδιωτικό κάδο S3 έναντι του Hub Hub Hub περιλαμβάνει διαφορετικές επιπτώσεις στην ασφάλεια, που σχετίζονται κυρίως με την ακεραιότητα του μοντέλου, τον έλεγχο πρόσβασης και τη διαχείριση ευπάθειας.
Ανάπτυξη από έναν ιδιωτικό κάδο S3
Φόντα:
- Έλεγχος και απομόνωση: Η ανάπτυξη από έναν ιδιωτικό κάδο S3 επιτρέπει στους οργανισμούς να διατηρούν τον πλήρη έλεγχο του περιβάλλοντος πρόσβασης και ανάπτυξης του μοντέλου. Αυτή η προσέγγιση απομονώνει το μοντέλο στην υποδομή του οργανισμού, μειώνοντας την έκθεση σε εξωτερικές απειλές και εξασφαλίζοντας ότι τα ευαίσθητα δεδομένα παραμένουν στο δίκτυο της εταιρείας.
- Σάρωση ασφαλείας: Πριν από την εγκατάσταση, οι οργανισμοί μπορούν να εκτελούν εμπεριστατωμένες σαρώσεις ασφαλείας στα μοντέλα βάρη που αποθηκεύονται στον κάδο S3. Αυτό το βήμα βοηθά στον εντοπισμό πιθανών τρωτών σημείων ή κακόβουλου κώδικα που ενσωματώνεται στο μοντέλο, επιτρέποντας την αποκατάσταση πριν από την ανάπτυξη [3].
- Μείωση λανθάνουσας κατάστασης: Τα βάρη μοντέλου φιλοξενίας σε έναν ιδιωτικό κάδο S3 μειώνουν την καθυστέρηση φόρτωσης μοντέλου, καθώς τα βάρη είναι πιο κοντά στα τελικά σημεία Sagemaker, ενισχύοντας την απόδοση ενώ διατηρεί την ασφάλεια [3].
Προκλήσεις:
- Μέτρα εσωτερικής ασφάλειας: Η ευθύνη για τη διασφάλιση της ασφάλειας του μοντέλου μειώνεται εξ ολοκλήρου στον οργανισμό. Αυτό απαιτεί ισχυρά μέτρα εσωτερικής ασφάλειας για την πρόληψη της μη εξουσιοδοτημένης πρόσβασης ή της παραβίασης του μοντέλου.
- Διαχείριση ενημέρωσης: Ο οργανισμός πρέπει να διαχειρίζεται ενημερώσεις και μπαλώματα για το μοντέλο, το οποίο μπορεί να είναι έντονο και μπορεί να οδηγήσει σε ζητήματα ελέγχου έκδοσης εάν δεν διαχειρίζεται σωστά.
Ανάπτυξη από τον κόμβο του προσώπου αγκαλιά
Φόντα:
-Ευκολία και προσβασιμότητα: Η ανάπτυξη από το HUB HUB είναι απλή και βολική, καθώς παρέχει εύκολη πρόσβαση σε προ-εκπαιδευμένα μοντέλα όπως το Deepseek-R1. Αυτή η προσέγγιση απλοποιεί τη διαδικασία ανάπτυξης, μειώνοντας την ανάγκη για χειροκίνητη διαχείριση βάρους μοντέλου.
- Κοινοτική υποστήριξη: Η κοινότητα του Face Hogging συμβάλλει ενεργά στην ανάπτυξη και την ασφάλεια του μοντέλου. Οι χρήστες μπορούν να αξιοποιήσουν την ανατροφοδότηση της κοινότητας και τις ενημερώσεις για τη βελτίωση της απόδοσης και της ασφάλειας του μοντέλου.
- Ενσωματωμένα χαρακτηριστικά ασφαλείας: Η αγκαλιά προσφέρει ενσωματωμένες λειτουργίες ασφαλείας, όπως σάρωση κακόβουλου λογισμικού, σάρωση τουρσί και σάρωση μυστικών για την ανίχνευση κακόβουλου κώδικα σε μοντέλα [5] [10].
Προκλήσεις:
- Εξωτερικές εξαρτήσεις: Η βασιζόμενη σε εξωτερικά αποθετήρια όπως το Hugging Face εισάγει κινδύνους που σχετίζονται με κακόβουλα μοντέλα ή συμβιβασμένους λογαριασμούς. Υπήρξαν περιπτώσεις κακόβουλων μοντέλων που μεταφορτώθηκαν στο Face Hugging, το οποίο μπορεί να θέσει σε κίνδυνο τα περιβάλλοντα των χρηστών [2] [8].
- Εμπιστοσύνη και επαλήθευση: Οι χρήστες πρέπει να εμπιστευτούν ότι τα μοντέλα που κατεβάζονται από το Face Hugging είναι γνήσια και δεν παραβιάζονται. Ενώ το αγκάλιασμα του προσώπου επαληθεύει τα προφίλ των μεγάλων εταιρειών τεχνολογίας, οι μικρότερες ή λιγότερο επαληθευμένες πηγές ενδέχεται να δημιουργήσουν κινδύνους.
- Έκθεση δεδομένων: Τα μοντέλα λήψης από το Face Hugging μπορεί να περιλαμβάνουν την έκθεση οργανωτικών δεδομένων σε εξωτερικά δίκτυα, τα οποία θα μπορούσαν να αυξήσουν τον κίνδυνο παραβιάσεων δεδομένων, εάν δεν είναι σωστά εξασφαλισμένα.
Συνοπτικά, η ανάπτυξη Deepseek-R1 από έναν ιδιωτικό κάδο S3 προσφέρει περισσότερο έλεγχο και απομόνωση, αλλά απαιτεί ισχυρά μέτρα εσωτερικής ασφάλειας. Η ανάπτυξη από το HUB HUB HUB είναι πιο βολική, αλλά εισάγει κινδύνους που σχετίζονται με εξωτερικές εξαρτήσεις και εμπιστοσύνη στα μέτρα ασφαλείας του αποθετηρίου. Και οι δύο προσεγγίσεις απαιτούν προσεκτική εξέταση των επιπτώσεων της ασφάλειας για να εξασφαλιστεί η ασφαλής και αξιόπιστη ανάπτυξη μοντέλου.
Αναφορές:
[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] 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-inference-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-significant-security-sisks-rearch-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-malicious-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-malicial-face-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-nisks-of-deepseek-r1/