Att distribuera Deepseek-R1 från en privat S3-hink kontra det kramande ansiktsnavet innebär olika säkerhetskonsekvenser, främst relaterade till modellintegritet, åtkomstkontroll och sårbarhetshantering.
Distribution från en privat S3 -hink
Fördelar:
- Kontroll och isolering: Att distribuera från en privat S3 -hink gör det möjligt för organisationer att upprätthålla full kontroll över modellens åtkomst- och distributionsmiljö. Detta tillvägagångssätt isolerar modellen inom organisationens infrastruktur, vilket minskar exponeringen för externa hot och säkerställer att känslig information förblir inom företagets nätverk.
- Säkerhetsskanning: Innan distributionen kan organisationer utföra grundliga säkerhetsskanningar på modellvikterna lagrade i S3 -hinken. Detta steg hjälper till att identifiera potentiella sårbarheter eller skadlig kod inbäddad i modellen, vilket möjliggör sanering före utplacering [3].
- Latensreduktion: Värdmodellvikter i en privat S3 -hink minskar modellbelastningslatens eftersom vikterna är närmare Sagemaker -slutpunkterna, vilket förbättrar prestandan samtidigt som säkerheten [3] upprätthåller.
Utmaningar:
- Interna säkerhetsåtgärder: Ansvaret för att säkerställa modellens säkerhet faller helt och hållet på organisationen. Detta kräver robusta interna säkerhetsåtgärder för att förhindra obehörig åtkomst eller manipulation med modellen.
- Uppdateringshantering: Organisationen måste hantera uppdateringar och korrigeringar för modellen, som kan vara resurskrävande och kan leda till versionskontrollproblem om det inte hanteras korrekt.
distribuerar från det kramande ansiktsnavet
Fördelar:
-Bekvämlighet och tillgänglighet: Att distribuera från det kramande ansiktsnavet är enkelt och bekvämt, eftersom det ger enkel åtkomst till förutbildade modeller som Deepseek-R1. Detta tillvägagångssätt förenklar distributionsprocessen och minskar behovet av manuell modell för vikthantering.
- Gemenskapsstöd: Det kramande ansiktssamhället bidrar aktivt till modellutveckling och säkerhet. Användare kan utnyttja gemenskapens feedback och uppdateringar för att förbättra modellprestanda och säkerhet.
- Integrerade säkerhetsfunktioner: Hugging Face erbjuder inbyggda säkerhetsfunktioner som skadlig skanning, pickle-skanning och hemlighetsskanning för att upptäcka skadlig kod i modeller [5] [10].
Utmaningar:
- Externa beroenden: Att förlita sig på externa förvar som att krama ansiktet introducerar risker förknippade med skadliga modeller eller komprometterade konton. Det har förekommit fall av skadliga modeller som laddas upp till kramning, vilket kan kompromissa med användarmiljöer [2] [8].
- Förtroende och verifiering: Användare måste lita på att de modeller som laddas ner från att krama ansiktet är äkta och inte manipuleras med. Medan kramning av ansikte verifierar profiler från stora teknikföretag, kan mindre eller mindre verifierade källor utgöra risker.
- Exponering av data: Ladda ner modeller från att krama Face kan innebära att man utsätter organisatoriska data för externa nätverk, vilket kan öka risken för dataöverträdelser om de inte är ordentligt säkrade.
Sammanfattningsvis erbjuder DEEPSEEK-R1 från en privat S3-hink mer kontroll och isolering men kräver robusta interna säkerhetsåtgärder. Att distribuera från det kramande ansiktsnavet är mer bekvämt men introducerar risker relaterade till externa beroenden och förtroende för förvarets säkerhetsåtgärder. Båda tillvägagångssätten kräver noggrann övervägande av säkerhetskonsekvenser för att säkerställa säker och pålitlig modellutplacering.
Citeringar:
]
[2] https://www.appsoc.com/blog/hugging-face-has-become-a-malware-magnet
]
[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/deploy2
]
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-nace-malicious-ml-models/
]
]
]