Implementar Deepseek-R1 de un cubo S3 privado versus el centro de abrazos de abrazos implica diferentes implicaciones de seguridad, principalmente relacionadas con la integridad del modelo, el control de acceso y la gestión de vulnerabilidades.
desplegando desde un cubo S3 privado
Ventajas:
- Control y aislamiento: la implementación de un cubo S3 privado permite a las organizaciones mantener el control total sobre el entorno de acceso e implementación del modelo. Este enfoque aísla el modelo dentro de la infraestructura de la organización, reduciendo la exposición a amenazas externas y asegurando que los datos confidenciales permanezcan dentro de la red de la compañía.
- Escaneo de seguridad: antes de la implementación, las organizaciones pueden realizar escaneos de seguridad exhaustivos en los pesos del modelo almacenados en el cubo S3. Este paso ayuda a identificar vulnerabilidades potenciales o código malicioso integrado en el modelo, permitiendo la remediación antes del despliegue [3].
- Reducción de latencia: el alojamiento de pesos del modelo en un cubo privado S3 reduce la latencia de carga del modelo ya que los pesos están más cerca de los puntos finales de Sagemaker, mejorando el rendimiento mientras mantiene la seguridad [3].
Desafíos:
- Medidas de seguridad interna: la responsabilidad de garantizar la seguridad del modelo recae completamente en la organización. Esto requiere medidas de seguridad internas robustas para evitar el acceso no autorizado o la manipulación del modelo.
- Gestión de actualizaciones: la organización debe administrar actualizaciones y parches para el modelo, que pueden ser intensivos en recursos y puede conducir a problemas de control de versiones si no se administran correctamente.
desplegando desde el centro de abrazadera
Ventajas:
-Conveniencia y accesibilidad: el despliegue desde el centro de abrazadera de abrazos es sencillo y conveniente, ya que proporciona un fácil acceso a modelos previamente capacitados como Deepseek-R1. Este enfoque simplifica el proceso de implementación, reduciendo la necesidad de control de peso del modelo manual.
- Apoyo a la comunidad: la comunidad de abrazos de abrazos contribuye activamente al desarrollo y la seguridad del modelo. Los usuarios pueden aprovechar los comentarios y actualizaciones de la comunidad para mejorar el rendimiento y la seguridad del modelo.
- Características de seguridad integradas: Abrazing Face ofrece características de seguridad incorporadas como escaneo de malware, escaneo de encurtidos y escaneo de secretos para detectar código malicioso en modelos [5] [10].
Desafíos:
- Dependencias externas: confiar en repositorios externas como abrazar la cara introduce riesgos asociados con modelos maliciosos o cuentas comprometidas. Se han subido casos de modelos maliciosos para abrazar la cara, lo que puede comprometer los entornos de usuario [2] [8].
- Confianza y verificación: los usuarios deben confiar en que los modelos descargados de abrazar la cara son genuinos y no manejados. Si bien abrazar la cara verifica los perfiles de las principales empresas tecnológicas, las fuentes más pequeñas o menos verificadas pueden presentar riesgos.
- Exposición a los datos: la descarga de modelos de abrazos de abrazo puede implicar exponer los datos organizacionales a redes externas, lo que podría aumentar el riesgo de violaciones de datos si no se asegura correctamente.
En resumen, la implementación de Deepseek-R1 de un cubo S3 privado ofrece más control y aislamiento, pero requiere medidas de seguridad internas robustas. Implementar desde el centro de abrazos de abrazos es más conveniente, pero introduce riesgos relacionados con dependencias externas y confianza en las medidas de seguridad del repositorio. Ambos enfoques requieren una cuidadosa consideración de las implicaciones de seguridad para garantizar una implementación de modelo segura y confiable.
Citas:
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-thedeepseek-r1-model-a-pandoras-box of-security-risks
[2] https://www.appsoc.com/blog/hugging-face-has-become-a-malware-magnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-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-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-risks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-hain-security-hugging-face-malicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and--tero-frontier-razoning-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-the-security-risks-ofdeepseek-r1/