Å distribuere DeepSeek-R1 fra en privat S3-bøtte kontra Hugging Face Hub innebærer forskjellige sikkerhetsmessige implikasjoner, først og fremst relatert til modellintegritet, tilgangskontroll og sårbarhetsstyring.
distribusjon fra en privat S3 -bøtte
Fordeler:
- Kontroll og isolasjon: Distribusjon fra en privat S3 -bøtte lar organisasjoner opprettholde full kontroll over modellens tilgangs- og distribusjonsmiljø. Denne tilnærmingen isolerer modellen i organisasjonens infrastruktur, reduserer eksponeringen for eksterne trusler og sikrer at sensitive data forblir i selskapets nettverk.
- Sikkerhetsskanning: Før distribusjon kan organisasjoner utføre grundige sikkerhetsskanninger på modellvektene som er lagret i S3 -bøtta. Dette trinnet hjelper til med å identifisere potensielle sårbarheter eller ondsinnet kode innebygd i modellen, noe som gir mulighet for sanering før distribusjon [3].
- Latensreduksjon: Hosting av modellvekter i en privat S3 -bøtte reduserer modellbelastningslatens siden vektene er nærmere Sagemaker -endepunktene, og forbedrer ytelsen mens du opprettholder sikkerhet [3].
Utfordringer:
- Interne sikkerhetstiltak: Ansvaret for å sikre at modellens sikkerhet faller helt på organisasjonen. Dette krever robuste interne sikkerhetstiltak for å forhindre uautorisert tilgang eller tukling med modellen.
- Oppdateringsledelse: Organisasjonen må administrere oppdateringer og oppdateringer for modellen, som kan være ressurskrevende og kan føre til versjonskontrollproblemer hvis ikke administreres riktig.
Distribusjon fra det klemte ansiktsnavet
Fordeler:
-Bekvemmelighet og tilgjengelighet: Å distribuere fra det klemte ansiktsnavet er grei og praktisk, ettersom det gir enkel tilgang til forhåndsutdannede modeller som DeepSeek-R1. Denne tilnærmingen forenkler distribusjonsprosessen, og reduserer behovet for manuell modellvektstyring.
- Community Support: The Hugging Face Community bidrar aktivt til modellutvikling og sikkerhet. Brukere kan utnytte tilbakemeldinger og oppdateringer av samfunnet for å forbedre modellytelsen og sikkerheten.
- Integrerte sikkerhetsfunksjoner: Hugging Face tilbyr innebygde sikkerhetsfunksjoner som skanning av skadelig programvare, pickle-skanning og skanning av hemmeligheter for å oppdage ondsinnet kode i modeller [5] [10].
Utfordringer:
- Eksterne avhengigheter: Å stole på eksterne depoter som å klemme ansikt introduserer risikoer forbundet med ondsinnede modeller eller kompromitterte kontoer. Det har vært tilfeller av ondsinnede modeller som blir lastet opp til å klemme ansiktet, noe som kan kompromittere brukermiljøer [2] [8].
- Tillit og verifisering: Brukere må stole på at modellene som er lastet ned fra å klemme ansiktet er ekte og ikke tuklet med. Mens klemmer ansikt verifiserer profiler fra store teknologiselskaper, kan mindre eller mindre bekreftede kilder utgjøre risiko.
- Dataeksponering: Nedlasting av modeller fra å klemme ansikt kan innebære å utsette organisasjonsdata for eksterne nettverk, noe som kan øke risikoen for datainnbrudd hvis ikke riktig sikret.
Oppsummert gir distribusjon av DeepSeek-R1 fra en privat S3-bøtte mer kontroll og isolasjon, men krever robuste interne sikkerhetstiltak. Det er mer praktisk å distribuere fra Hugging Face Hub, men introduserer risikoer relatert til eksterne avhengigheter og tillit til depotets sikkerhetstiltak. Begge tilnærminger krever nøye vurdering av sikkerhetsmessige implikasjoner for å sikre sikker og pålitelig modellutplassering.
Sitasjoner:
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-peepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-risker
[2] https://www.appsoc.com/blog/hugging-face-has-become-a-malware-magnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-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-azon-sagemaker-dings-a-a-large-modellen-inferens-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-significant-scurity-riss-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-malicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/eValuating-scurity-Sisk-in-depeSeek-and-oToRther-frontier-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-thecurity-riss-of-depseek-r1/