Развертывание DeepSeek-R1 из частного ведра S3 по сравнению с узлом обнимающего лица включает в себя различные последствия для безопасности, в первую очередь связанные с целостностью модели, контролем доступа и управлением уязвимыми.
Развертывание из частного ведра S3
Преимущества:
- Контроль и изоляция: развертывание из частного ведра S3 позволяет организациям сохранять полный контроль над средой доступа и развертывания модели. Этот подход изолирует модель в инфраструктуре организации, снижает воздействие внешних угроз и обеспечение того, чтобы конфиденциальные данные остались в сети компании.
- Сканирование безопасности: перед развертыванием организации могут выполнять тщательные сканирования безопасности на весах модели, хранящиеся в ведре S3. Этот шаг помогает определить потенциальную уязвимость или вредоносной код, встроенный в модель, что позволяет осуществлять исправление перед развертыванием [3].
- Сокращение задержки: Веса модели хостинга в частном ведре S3 уменьшает задержку загрузки модели, поскольку веса ближе к конечным точкам SageMaker, повышая производительность при сохранении безопасности [3].
Проблемы:
- Меры внутренней безопасности: ответственность за обеспечение безопасности модели полностью падает на организацию. Это требует надежных мер по внутренней безопасности для предотвращения несанкционированного доступа или подделания модели.
- Управление обновлением: организация должна управлять обновлениями и исправлениями для модели, которая может быть ресурсной интенсивной и может привести к вопросам контроля версий, если не управлять должным образом.
Развертывание из центра объятия лиц
Преимущества:
-Удобство и доступность: развертывание из центра обнимающего лица является простым и удобным, поскольку обеспечивает легкий доступ к предварительно обученным моделям, таким как DeepSeek-R1. Этот подход упрощает процесс развертывания, снижая необходимость в управлении весом ручной модели.
- Поддержка сообщества: сообщество обнимающих лиц активно способствует развитию модели и безопасности. Пользователи могут использовать отзывы сообщества и обновления для повышения производительности модели и безопасности.
- Интегрированные функции безопасности: обнимающееся лицо предлагает встроенные функции безопасности, такие как сканирование вредоносных программ, сканирование маринованного маринована и сканирование секретов для обнаружения вредоносного кода в моделях [5] [10].
Проблемы:
- Внешние зависимости: полагаться на внешние репозитории, такие как объятие, вводят риски, связанные со злонамеренными моделями или скомпрометированными учетными записями. Были случаи, когда вредоносные модели загружались на обнимающееся лицо, которые могут поставить под угрозу среды пользователей [2] [8].
- Доверие и проверка: пользователи должны верить, что модели, загруженные с обнимающего лица, подлинны и не подделаны. В то время как обнимание лица проверяет профили крупных технологических компаний, меньшие или менее проверенные источники могут представлять риски.
- Воздействие данных: загрузка моделей от обнимающего лица может включать в себя разоблачение организационных данных на внешние сети, что может увеличить риск нарушений данных, если они не будут должным образом защищены.
Таким образом, развертывание DeepSeek-R1 из частного ведра S3 предлагает больше контроля и изоляции, но требует надежных мер по внутренней безопасности. Развертывание из концентратора обнимающего лица является более удобным, но вводит риски, связанные с внешними зависимостями и доверием к мерам безопасности хранилища. Оба подхода требуют тщательного рассмотрения последствий безопасности для обеспечения безопасного и надежного развертывания модели.
Цитаты:
[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-a-malware-magnet
[3.]
[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-infere-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-sgineficant-security-risks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-gauging-face-malious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-resishing-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-by-malicious-guging-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/