プライベートS3バケットとハグのフェイスハブからDeepSeek-R1を展開するには、主にモデルの完全性、アクセス制御、脆弱性管理に関連するさまざまなセキュリティへの影響が含まれます。
###プライベートS3バケットから展開
利点：
- 制御と分離：プライベートS3バケットからの展開により、組織はモデルのアクセスおよび展開環境を完全に制御することができます。このアプローチは、組織のインフラストラクチャ内でモデルを分離し、外部の脅威への露出を減らし、会社のネットワーク内に機密データが残るようにします。
- セキュリティスキャン：展開する前に、組織はS3バケットに保存されているモデルの重みで徹底的なセキュリティスキャンを実行できます。このステップは、モデルに埋め込まれた潜在的な脆弱性または悪意のあるコードを特定し、展開前に修復を可能にするのに役立ちます[3]。
- レイテンシの削減：プライベートS3バケットのホスティングモデルの重みは、重みがセーゲメーカーのエンドポイントに近く、セキュリティを維持しながらパフォーマンスを向上させるため、モデルの負荷遅延を減らします[3]。
課題：
- 内部セキュリティ対策：モデルのセキュリティを保証する責任は、組織に完全に該当します。これには、不正アクセスやモデルの改ざんを防ぐための堅牢な内部セキュリティ対策が必要です。
- 更新管理：組織は、モデルの更新とパッチを管理する必要があります。これは、リソース集約型であり、適切に管理されていない場合はバージョン制御の問題につながる可能性があります。
hugging hugging face hubから展開
利点：
- 便利さとアクセシビリティ：抱きしめるフェイスハブからの展開は、DeepSeek-R1などの事前に訓練されたモデルに簡単にアクセスできるため、簡単で便利です。このアプローチは、展開プロセスを簡素化し、手動モデルの体重管理の必要性を減らします。
- コミュニティのサポート：ハグする顔のコミュニティは、モデルの開発とセキュリティに積極的に貢献しています。ユーザーは、コミュニティのフィードバックと更新を活用して、モデルのパフォーマンスとセキュリティを改善できます。
- 統合されたセキュリティ機能：抱きしめる顔は、マルウェアスキャン、ピクルススキャン、秘密のスキャンなどの組み込みのセキュリティ機能を提供し、モデルの悪意のあるコードを検出します[5] [10]。
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課題：
- 外部依存関係：フェイスを抱き締めるなどの外部リポジトリに依存すると、悪意のあるモデルや妥協したアカウントに関連するリスクが導入されます。ユーザー環境を損なう可能性のある顔の抱きしめに悪意のあるモデルがアップロードされている事例がありました[2] [8]。
- 信頼と検証：ユーザーは、ハグする顔からダウンロードされたモデルが本物であり、改ざんされていないことを信頼する必要があります。顔を抱きしめることは主要なハイテク企業のプロファイルを検証しますが、検証されていないソースが小さいまたはあまり検証されていないソースはリスクをもたらす可能性があります。
- データエクスポージャー：顔からのモデルのダウンロードには、組織データを外部ネットワークに公開することが含まれ、適切に保護されていないとデータ侵害のリスクが高まる可能性があります。
要約すると、プライベートS3バケットからDeepSeek-R1を展開することは、より多くの制御と分離を提供しますが、堅牢な内部セキュリティ対策が必要です。抱きしめるフェイスハブからの展開はより便利ですが、外部の依存関係に関連するリスクとリポジトリのセキュリティ対策への信頼を導入します。どちらのアプローチでも、安全で信頼できるモデルの展開を確保するために、セキュリティへの影響を慎重に検討する必要があります。
引用：
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-securityリスク
[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-distill-modelsと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-security-risks-search-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-malicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-indeepseek and-other-frontier-rasoning-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-of-deepseek-r1/
