Implementarea Deepseek-R1 de la o găleată privată S3 față de hub-ul de față îmbrățișat implică implicații diferite de securitate, legate în principal de integritatea modelului, controlul accesului și gestionarea vulnerabilității.
implementarea dintr -o găleată S3 privată
Avantaje:
- Control și izolare: Desfășurarea dintr -o găleată S3 privată permite organizațiilor să mențină controlul complet asupra mediului de acces și implementare al modelului. Această abordare izolează modelul în infrastructura organizației, reducând expunerea la amenințări externe și asigurându -se că datele sensibile rămân în rețeaua companiei.
- Scanare de securitate: Înainte de implementare, organizațiile pot efectua scanări de securitate minuțioase pe greutățile modelului stocate în găleata S3. Acest pas ajută la identificarea vulnerabilităților potențiale sau a codului rău intenționat încorporat în model, permițând remedierea înainte de implementare [3].
- Reducerea latenței: găzduirea greutăților modelului într -o găleată privată S3 reduce latența de încărcare a modelului, deoarece greutățile sunt mai aproape de punctele finale de sagemaker, sporind performanța menținând în același timp securitatea [3].
provocări:
- Măsuri de securitate internă: responsabilitatea de a asigura securitatea modelului se încadrează în întregime asupra organizației. Acest lucru necesită măsuri de securitate internă robustă pentru a preveni accesul neautorizat sau modificarea modelului.
- Managementul actualizării: Organizația trebuie să gestioneze actualizări și patch-uri pentru model, care poate fi intensiv în resurse și poate duce la probleme de control al versiunilor, dacă nu este gestionat în mod corespunzător.
Desfășurarea din butucul de față îmbrățișat
Avantaje:
-Comoditate și accesibilitate: implementarea din butucul de față îmbrățișat este simplă și convenabilă, deoarece oferă acces facil la modele pre-instruite precum Deepseek-R1. Această abordare simplifică procesul de implementare, reducând nevoia de gestionare manuală a greutății modelului.
- Sprijin comunitar: Comunitatea cu fața îmbrățișată contribuie activ la dezvoltarea modelului și securitatea. Utilizatorii pot folosi feedback -ul și actualizările comunității pentru a îmbunătăți performanța și securitatea modelului.
- Caracteristici de securitate integrate: Hugging Face oferă caracteristici de securitate încorporate, cum ar fi scanarea malware, scanarea murării și scanarea secretelor pentru a detecta codul rău intenționat la modelele [5] [10].
provocări:
- Dependențe externe: bazându -se pe depozite externe, cum ar fi îmbrățișarea Face Introduce riscuri asociate cu modele rău intenționate sau conturi compromise. Au existat cazuri de modele rău intenționate încărcate în fața îmbrățișării, ceea ce poate compromite mediile utilizatorilor [2] [8].
- Încredere și verificare: Utilizatorii trebuie să aibă încredere că modelele descărcate de la Hugging Face sunt autentice și nu sunt modificate. În timp ce îmbrățișarea Face verifică profilurile marilor companii de tehnologie, surse mai mici sau mai puțin verificate pot prezenta riscuri.
- Expunerea datelor: Descărcarea modelelor de la Hugging Face poate implica expunerea datelor organizaționale la rețelele externe, ceea ce ar putea crește riscul de încălcări ale datelor, dacă nu este asigurat în mod corespunzător.
În rezumat, implementarea Deepseek-R1 dintr-o găleată S3 privată oferă mai mult control și izolare, dar necesită măsuri de securitate internă robustă. Implementarea din hub -ul de față îmbrățișat este mai convenabilă, dar introduce riscuri legate de dependențele externe și încrederea în măsurile de securitate ale depozitului. Ambele abordări necesită o examinare atentă a implicațiilor de securitate pentru a asigura o implementare sigură și fiabilă a modelului.
Citări:
[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-wecome-a-malware-magnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-pace-tgi-on-amazon-stagemaker-AI/
[4] https://www.infosecurity-magazine.com/news/deepseek-s-security/
[5] https://huggingface.co/docs/hub/en/security
]
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-significant-security-risks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-cain-security-hugging-pace-malicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-hother-frontier-reasoning-modele
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-by-malicious-hugging-pace-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/