La distribuzione di DeepSeek-R1 da un bucket S3 privato rispetto all'hub di faccia in abbracci comporta diverse implicazioni di sicurezza, principalmente relative all'integrità del modello, al controllo degli accessi e alla gestione della vulnerabilità.
Distribuzione da un secchio S3 privato
Vantaggi:
- Controllo e isolamento: la distribuzione da un bucket S3 privato consente alle organizzazioni di mantenere il pieno controllo sull'ambiente di accesso e distribuzione del modello. Questo approccio isola il modello all'interno dell'infrastruttura dell'organizzazione, riducendo l'esposizione a minacce esterne e garantendo che i dati sensibili rimangono all'interno della rete dell'azienda.
- Scansione di sicurezza: prima della distribuzione, le organizzazioni possono eseguire scansioni di sicurezza approfondite sui pesi del modello memorizzati nel secchio S3. Questo passaggio aiuta a identificare potenziali vulnerabilità o codice dannoso incorporato nel modello, consentendo la riparazione prima della distribuzione [3].
- Riduzione della latenza: i pesi del modello di hosting in un secchio S3 privato riduce la latenza di caricamento del modello poiché i pesi sono più vicini agli endpoint Sagemaker, migliorando le prestazioni mantenendo la sicurezza [3].
Sfide:
- Misure di sicurezza interna: la responsabilità di garantire che la sicurezza del modello rientri interamente sull'organizzazione. Ciò richiede solide misure di sicurezza interna per prevenire l'accesso non autorizzato o la manomissione del modello.
- Gestione degli aggiornamenti: l'organizzazione deve gestire aggiornamenti e patch per il modello, che può essere ad alta intensità di risorse e può portare a problemi di controllo della versione se non gestiti correttamente.
distribuire dall'hub di abbracci
Vantaggi:
-Convenienza e accessibilità: la distribuzione dall'hub di faccia in abbracci è semplice e conveniente, in quanto fornisce un facile accesso a modelli pre-addestrati come DeepSeek-R1. Questo approccio semplifica il processo di distribuzione, riducendo la necessità di gestione del peso manuale.
- Supporto comunitario: la comunità di abbracci di faccia contribuisce attivamente allo sviluppo e alla sicurezza dei modelli. Gli utenti possono sfruttare feedback e aggiornamenti della comunità per migliorare le prestazioni e la sicurezza del modello.
- Caratteristiche di sicurezza integrate: abbraccio Face offre funzionalità di sicurezza integrate come scansione di malware, scansione del sottaceto e scansione dei segreti per rilevare il codice dannoso nei modelli [5] [10].
Sfide:
- Dipendenze esterne: fare affidamento su repository esterni come abbracciare il viso introduce rischi associati a modelli dannosi o resoconti compromessi. Ci sono stati istanze di modelli dannosi caricati su abbracciare il viso, che possono compromettere gli ambienti utente [2] [8].
- Fiducia e verifica: gli utenti devono fidarsi del fatto che i modelli scaricati da abbracci sono autentici e non manomessi. Mentre abbracciare il volto verifica i profili delle principali aziende tecnologiche, le fonti più piccole o meno verificate possono comportare rischi.
- Esposizione ai dati: il download di modelli da abbraccio Face può comportare l'esposizione dei dati organizzativi a reti esterne, il che potrebbe aumentare il rischio di violazioni dei dati se non adeguatamente protetti.
In sintesi, la distribuzione di DeepSeek-R1 da un secchio privato S3 offre più controllo e isolamento, ma richiede solide misure di sicurezza interna. Distribuire dall'hub di faccia in abbracci è più conveniente ma introduce rischi relativi alle dipendenze esterne e alla fiducia nelle misure di sicurezza del repository. Entrambi gli approcci richiedono un'attenta considerazione delle implicazioni di sicurezza per garantire una distribuzione di modelli sicura e affidabile.
Citazioni:
[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-distilled-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-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-use-comi-with-significant-sicurity-research-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging--maleicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-prisk-in-deepseek-and-other-frontier-ragioning-models
[1
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-hisks-of-deepseek-r1/