Menyebarkan Deepseek-R1 dari bucket S3 pribadi versus hub wajah pelukan melibatkan implikasi keamanan yang berbeda, terutama terkait dengan integritas model, kontrol akses, dan manajemen kerentanan.
Disarankan dari ember S3 pribadi
Keuntungan:
- Kontrol dan Isolasi: Menyebarkan dari bucket S3 pribadi memungkinkan organisasi untuk mempertahankan kontrol penuh atas lingkungan akses dan penyebaran model. Pendekatan ini mengisolasi model dalam infrastruktur organisasi, mengurangi paparan ancaman eksternal dan memastikan bahwa data sensitif tetap berada di dalam jaringan perusahaan.
- Pemindaian Keamanan: Sebelum penempatan, organisasi dapat melakukan pemindaian keamanan menyeluruh pada bobot model yang disimpan dalam ember S3. Langkah ini membantu mengidentifikasi potensi kerentanan atau kode jahat yang tertanam dalam model, memungkinkan untuk remediasi sebelum penyebaran [3].
- Pengurangan latensi: Bobot model hosting dalam bucket S3 pribadi mengurangi latensi pemuatan model karena bobot lebih dekat dengan titik akhir Sagemaker, meningkatkan kinerja sambil menjaga keamanan [3].
Tantangan:
- Langkah -langkah keamanan internal: Tanggung jawab untuk memastikan keamanan model sepenuhnya jatuh pada organisasi. Ini membutuhkan langkah -langkah keamanan internal yang kuat untuk mencegah akses yang tidak sah atau merusak model.
- Pembaruan Manajemen: Organisasi harus mengelola pembaruan dan tambalan untuk model, yang dapat menjadi sumber daya dan dapat menyebabkan masalah kontrol versi jika tidak dikelola dengan benar.
Menyebarkan dari hub wajah pelukan
Keuntungan:
-Kenyamanan dan aksesibilitas: Menyebarkan dari pusat pemelaan wajah langsung dan nyaman, karena memberikan akses mudah ke model pra-terlatih seperti Deepseek-R1. Pendekatan ini menyederhanakan proses penyebaran, mengurangi kebutuhan untuk manajemen berat model manual.
- Dukungan Komunitas: Komunitas Wajah Pelukan secara aktif berkontribusi pada model pengembangan dan keamanan. Pengguna dapat memanfaatkan umpan balik dan pembaruan komunitas untuk meningkatkan kinerja model dan keamanan.
- Fitur Keamanan Terpadu: Hugging Face menawarkan fitur keamanan bawaan seperti pemindaian malware, pemindaian acar, dan pemindaian rahasia untuk mendeteksi kode berbahaya dalam model [5] [10].
Tantangan:
- Ketergantungan Eksternal: Mengandalkan repositori eksternal seperti memeluk wajah memperkenalkan risiko yang terkait dengan model berbahaya atau akun yang dikompromikan. Ada beberapa contoh model jahat yang diunggah ke Face memeluk, yang dapat membahayakan lingkungan pengguna [2] [8].
- Kepercayaan dan verifikasi: Pengguna harus percaya bahwa model yang diunduh dari wajah pelukan asli dan tidak dirusak. Sementara memeluk wajah memverifikasi profil perusahaan teknologi besar, sumber yang lebih kecil atau kurang terverifikasi dapat menimbulkan risiko.
- Eksposur Data: Mengunduh model dari pelukan wajah dapat melibatkan pengungkapan data organisasi ke jaringan eksternal, yang dapat meningkatkan risiko pelanggaran data jika tidak diamankan dengan benar.
Singkatnya, menggunakan Deepseek-R1 dari S3 Bucket pribadi menawarkan lebih banyak kontrol dan isolasi tetapi membutuhkan langkah-langkah keamanan internal yang kuat. Menyebarkan dari Hugging Face Hub lebih nyaman tetapi memperkenalkan risiko yang terkait dengan dependensi eksternal dan kepercayaan pada langkah -langkah keamanan repositori. Kedua pendekatan membutuhkan pertimbangan yang cermat atas implikasi keamanan untuk memastikan penyebaran model yang aman dan andal.
Kutipan:
[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-grarge-model-nference-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-significant-security-risks-sesearch-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-malious-ml-hodels/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-by-malious-hugging-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht- exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/