DeepSEEK-R1 izvietošana no privāta S3 kausa salīdzinājumā ar apskaujošo sejas centrmezglu ietver dažādas drošības sekas, kas galvenokārt saistītas ar modeļa integritāti, piekļuves kontroli un ievainojamības pārvaldību.
Izvietošana no privāta S3 kausa
Priekšrocības:
- Kontrole un izolācija: izvietošana no privāta S3 kausa ļauj organizācijām saglabāt pilnīgu kontroli pār modeļa piekļuves un izvietošanas vidi. Šī pieeja izolē modeli organizācijas infrastruktūrā, samazinot ārējo draudu iedarbību un nodrošinot, ka sensitīvie dati paliek uzņēmuma tīklā.
- Drošības skenēšana: Pirms izvietošanas organizācijas var veikt rūpīgu drošības skenēšanu modeļa svaram, kas saglabāts S3 kausā. Šis solis palīdz noteikt modelī iestrādāto iespējamās ievainojamības vai ļaunprātīgu kodu, ļaujot veikt sanāciju pirms izvietošanas [3].
- Latentuma samazināšana: Hostinga modeļa svars privātā S3 kausā samazina modeļa slodzes latentumu, jo svari ir tuvāk Sagemaker parametrā, uzlabojot veiktspēju, vienlaikus saglabājot drošību [3].
Izaicinājumi:
- Iekšējās drošības pasākumi: atbildība par modeļa drošības nodrošināšanu pilnībā attiecas uz organizāciju. Tas prasa stabilus iekšējās drošības pasākumus, lai novērstu neatļautu piekļuvi vai modeļa viltošanu.
- Atjaunināšanas pārvaldība: organizācijai ir jāpārvalda modeļa atjauninājumi un ielāpi, kas var būt resursi un var izraisīt versijas kontroles problēmas, ja tās nav pienācīgi pārvaldītas.
Izvietošana no apskaujošās sejas rumbas
Priekšrocības:
-Ērtība un pieejamība: izvietošana no apskaujošās sejas rumbas ir vienkārša un ērta, jo tā nodrošina ērtu piekļuvi iepriekš apmācītiem modeļiem, piemēram, DeepSeek-R1. Šī pieeja vienkāršo izvietošanas procesu, samazinot nepieciešamību pēc manuāla modeļa svara pārvaldības.
- Sabiedrības atbalsts: apskāviena sejas kopiena aktīvi veicina modeļa attīstību un drošību. Lietotāji var izmantot sabiedrības atsauksmes un atjauninājumus, lai uzlabotu modeļa veiktspēju un drošību.
- Integrētās drošības funkcijas: Face apskaušana piedāvā iebūvētas drošības funkcijas, piemēram, ļaunprātīgas programmatūras skenēšanu, marinētu skenēšanu un noslēpumu skenēšanu, lai modelī noteiktu ļaunprātīgu kodu [5] [10].
Izaicinājumi:
- Ārējās atkarības: paļaušanās uz ārējām krātuvēm, piemēram, sejas apskaušanu, rada riskus, kas saistīti ar ļaunprātīgiem modeļiem vai kompromitētiem kontiem. Ir bijuši gadījumi, kad tiek augšupielādēti ļaunprātīgi modeļi sejas apskaušanā, kas var apdraudēt lietotāju vidi [2] [8].
- Uzticēšanās un verifikācija: lietotājiem ir jāuzticas, ka modeļi, kas lejupielādēti no apskaujošām sejas, ir īsti un netiek vilināti. Kamēr apskāviena seja pārbauda galveno tehnoloģiju uzņēmumu profilus, mazāki vai mazāk pārbaudīti avoti var radīt riskus.
- Datu ekspozīcija: Modeļu lejupielāde no apskaušanas Face var ietvert organizatorisko datu pakļaušanu ārējiem tīkliem, kas varētu palielināt datu pārkāpumu risku, ja tā nav pareizi nodrošināta.
Rezumējot, DeepSEEK-R1 izvietošana no privāta S3 kausa piedāvā lielāku kontroli un izolāciju, taču nepieciešami stabili iekšējās drošības pasākumi. Izvietošana no apskaujošās sejas rumbas ir ērtāka, taču tā ievieš riskus, kas saistīti ar ārējām atkarībām un uzticību krātuves drošības pasākumiem. Abām pieejām ir rūpīga ietekme uz drošību, lai nodrošinātu drošu un uzticamu modeļa izvietošanu.
Atsauces:
[1.]
[2] https://www.appsoc.com/blog/hugging-face-has-become-a-malware-magnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-distille-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-depseek-r1-distille-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-scrificant-security-riks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-sply-chain-security-hugging-face-malicious-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-depseek-and-other-frontier-streasoning modeles
.
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risk-of-depseek-r1/