A implantação do DeepSeek-R1 de um balde S3 privado versus o hub de face Hugging envolve diferentes implicações de segurança, principalmente relacionadas à integridade do modelo, controle de acesso e gerenciamento de vulnerabilidades.
implantando de um balde S3 privado
Vantagens:
- Controle e isolamento: a implantação de um balde S3 privado permite que as organizações mantenham o controle total sobre o ambiente de acesso e implantação do modelo. Essa abordagem isola o modelo na infraestrutura da organização, reduzindo a exposição a ameaças externas e garantindo que dados confidenciais permaneçam na rede da empresa.
- Digitalização de segurança: Antes da implantação, as organizações podem realizar varreduras completas de segurança nos pesos do modelo armazenados no balde S3. Esta etapa ajuda a identificar possíveis vulnerabilidades ou código malicioso incorporado no modelo, permitindo a remediação antes da implantação [3].
- Redução de latência: os pesos do modelo de hospedagem em um balde S3 privado reduz a latência de carregamento do modelo, uma vez que os pesos estão mais próximos dos pontos de extremidade do Sagemaker, aumentando o desempenho, mantendo a segurança [3].
Desafios:
- Medidas de segurança interna: a responsabilidade de garantir que a segurança do modelo cai inteiramente na organização. Isso requer medidas robustas de segurança interna para evitar acesso não autorizado ou adulteração com o modelo.
- Gerenciamento de atualização: a organização deve gerenciar atualizações e patches para o modelo, que podem ser intensivos em recursos e podem levar a problemas de controle de versão se não forem gerenciados adequadamente.
implantando do hub de rosto abraçando
Vantagens:
-Conveniência e acessibilidade: A implantação do hub de face Hugging é direta e conveniente, pois fornece acesso fácil a modelos pré-treinados como Deepseek-R1. Essa abordagem simplifica o processo de implantação, reduzindo a necessidade de controle de peso do modelo manual.
- Apoio à comunidade: A comunidade de Hugging Face contribui ativamente para modelar o desenvolvimento e a segurança. Os usuários podem aproveitar o feedback da comunidade e as atualizações para melhorar o desempenho e a segurança do modelo.
- Recursos de segurança integrados: Hugging Face oferece recursos de segurança embutidos, como digitalização de malware, varredura de picles e digitalização de segredos para detectar código malicioso em modelos [5] [10].
Desafios:
- Dependências externas: confiar em repositórios externos, como o Hugging Face, introduz riscos associados a modelos maliciosos ou contas comprometidas. Houve casos de modelos maliciosos sendo carregados para abraçar o rosto, que podem comprometer os ambientes do usuário [2] [8].
- Confiança e verificação: os usuários devem confiar que os modelos baixados do rosto de abraço são genuínos e não adulterados. Enquanto abraça o rosto verifica os perfis das principais empresas de tecnologia, fontes menores ou menos verificadas podem representar riscos.
- Exposição de dados: o download de modelos de abraçar o rosto pode envolver a exposição de dados organizacionais a redes externas, o que pode aumentar o risco de violações de dados se não for garantido adequadamente.
Em resumo, a implantação do DeepSeek-R1 de um balde S3 privado oferece mais controle e isolamento, mas requer medidas robustas de segurança interna. A implantação do hub de face Hugging é mais conveniente, mas apresenta riscos relacionados a dependências externas e confiança nas medidas de segurança do repositório. Ambas as abordagens exigem consideração cuidadosa das implicações de segurança para garantir uma implantação de modelo segura e confiável.
Citações:
[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--malware-magnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-huggging-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--research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-malicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security--in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-by-malicious-ingging-pace-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-ofdeepseek-r1/