Wdrażanie DeepSeek-R1 z prywatnego wiadra S3 w porównaniu z koncentratorem twarzy przytulania wiąże się z różnymi implikacjami bezpieczeństwa, przede wszystkim związanymi z integralnością modelu, kontrolą dostępu i zarządzaniem podatnością.
wdrażanie z prywatnego wiadra S3
Zalety:
- Kontrola i izolacja: Wdrożenie z prywatnego wiadra S3 pozwala organizacjom na utrzymanie pełnej kontroli nad środowiskiem dostępu i wdrażania modelu. Takie podejście izoluje model w ramach infrastruktury organizacji, zmniejszając narażenie na zagrożenia zewnętrzne i zapewniając, że poufne dane pozostały w sieci firmy.
- Skanowanie bezpieczeństwa: Przed wdrożeniem organizacje mogą wykonywać dokładne skanowanie bezpieczeństwa na wagach modelowych przechowywanych w wiadrze S3. Ten krok pomaga zidentyfikować potencjalne luki w zabezpieczeniach lub złośliwy kod osadzony w modelu, umożliwiając naprawę przed wdrożeniem [3].
- Redukcja opóźnień: Wagi modelu hostingu w prywatnym wiadrze S3 zmniejsza opóźnienie ładowania modelu, ponieważ wagi są bliżej punktów końcowych Sagemaker, zwiększając wydajność przy jednoczesnym zachowaniu bezpieczeństwa [3].
Wyzwania:
- Wewnętrzne środki bezpieczeństwa: Odpowiedzialność za zapewnienie bezpieczeństwa modelu w całości spada na organizację. Wymaga to solidnych środków bezpieczeństwa wewnętrznego, aby zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi lub manipulowaniu modelem.
- Zarządzanie aktualizacją: Organizacja musi zarządzać aktualizacjami i łatami dla modelu, które mogą być wymagające zasobów i mogą prowadzić do problemów z kontrolą wersji, jeśli nie jest odpowiednio zarządzane.
wdrażanie z Hugging Face Hub
Zalety:
-Wygoda i dostępność: Wdrożenie z Hugging Face Hub jest proste i wygodne, ponieważ zapewnia łatwy dostęp do wstępnie wyszkolonych modeli, takich jak DeepSeek-R1. Takie podejście upraszcza proces wdrażania, zmniejszając potrzebę zarządzania masy ciała.
- Wsparcie społeczności: społeczność przytulania twarzy aktywnie przyczynia się do rozwoju modelu i bezpieczeństwa. Użytkownicy mogą wykorzystać opinie społeczności i aktualizacje w celu poprawy wydajności modelu i bezpieczeństwa.
- Zintegrowane funkcje bezpieczeństwa: Hugging Face oferuje wbudowane funkcje bezpieczeństwa, takie jak skanowanie złośliwego oprogramowania, skanowanie marynaty i skanowanie tajemnic w celu wykrycia złośliwego kodu w modelach [5] [10].
Wyzwania:
- Zależności zewnętrzne: poleganie na zewnętrznych repozytoriach, takich jak przytulanie twarzy, wprowadza ryzyko związane z złośliwymi modelami lub zagrożonymi kontami. Były przypadki złośliwych modeli przesyłanych do przytulania twarzy, które mogą zagrozić środowiskom użytkownika [2] [8].
- Zaufanie i weryfikacja: Użytkownicy muszą ufać, że modele pobrane z przytulania twarzy są autentyczne i nie zmienione. Podczas gdy przytulanie twarzy weryfikuje profile głównych firm technologicznych, mniejsze lub mniej zweryfikowane źródła mogą stanowić ryzyko.
- Ekspozycja na dane: Pobieranie modeli z przytulania twarzy może obejmować ujawnienie danych organizacyjnych na sieci zewnętrzne, co może zwiększyć ryzyko naruszenia danych, jeśli nie zostanie odpowiednio zabezpieczone.
Podsumowując, wdrażanie DeepSeek-R1 z prywatnego wiadra S3 oferuje większą kontrolę i izolację, ale wymaga solidnych środków bezpieczeństwa wewnętrznego. Wdrożenie z Hugging Face Hub jest wygodniejsze, ale wprowadza ryzyko związane z zewnętrznymi zależnościami i zaufaniem do środków bezpieczeństwa repozytorium. Oba podejścia wymagają starannego rozważenia implikacji bezpieczeństwa w celu zapewnienia bezpiecznego i niezawodnego wdrażania modelu.
Cytaty:
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-box-ofsecurity-risks
[2] https://www.appsoc.com/blog/hugging-face-has-become-a-malware-magnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-simodels-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-loarning/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-significent-security-risks-research-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-reassing-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted--malicious-hugging-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/