Diegimas „Deepseek-R1“ iš privataus S3 kibiro, palyginti su apkabinančiu veido stebule, apima skirtingas pasekmes saugumui, visų pirma susijusiems su modelio vientisumu, prieigos kontrole ir pažeidžiamumo valdymu.
dislokuojant iš privataus S3 kibiro
Privalumai:
- Kontrolė ir izoliacija: Dislokavimas iš privataus S3 kibiro leidžia organizacijoms visiškai kontroliuoti modelio prieigos ir dislokavimo aplinką. Šis požiūris išskiria organizacijos infrastruktūros modelį, sumažindamas išorinių grėsmių poveikį ir užtikrinant, kad neskelbtini duomenys išliks įmonės tinkle.
- Saugumo nuskaitymas: Prieš diegdami, organizacijos gali atlikti išsamius saugumo nuskaitymus pagal modelio svorius, saugomus S3 kibire. Šis žingsnis padeda nustatyti galimą pažeidžiamumą ar kenksmingą kodą, įterptą į modelį, ir tai leidžia ištaisyti prieš diegimą [3].
- Latentinis mažinimas: prieglobos modelio svoriai privačiame S3 kauše sumažina modelio įkėlimo delsą, nes svoriai yra arčiau „Sagemaker“ galinių taškų, padidindamas našumą išlaikant saugumą [3].
iššūkiai:
- Vidaus saugumo priemonės: atsakomybė už modelio saugumo užtikrinimą visiškai atitinka organizaciją. Tam reikia patikimų vidaus saugumo priemonių, kad būtų išvengta neteisėtos prieigos ar suklastotos modelio.
- Atnaujinimo valdymas: organizacija turi valdyti modelio atnaujinimus ir pataisas, kurie gali būti reikalaujantys daug išteklių ir gali sukelti versijų kontrolės problemas, jei nebus tinkamai valdomos.
dislokuojant iš apkabinimo veido centro
Privalumai:
-Patogumas ir prieinamumas: Dislokavimas iš apkabinančio veido stebulės yra paprastas ir patogus, nes tai suteikia lengvai prieigą prie iš anksto apmokytų modelių, tokių kaip „Deepseek-R1“. Šis požiūris supaprastina diegimo procesą, sumažindamas rankinio modelio svorio valdymo poreikį.
- Bendruomenės parama: „Hugning Face“ bendruomenė aktyviai prisideda prie modelio plėtros ir saugumo. Vartotojai gali panaudoti bendruomenės atsiliepimus ir atnaujinimus, kad pagerintų modelio našumą ir saugumą.
- Integruotos saugos funkcijos: „Hugging Face“ siūlo įmontuotos apsaugos funkcijas, tokias kaip kenkėjiškų programų nuskaitymas, marinatų nuskaitymas ir paslapčių nuskaitymas, kad būtų galima aptikti kenksmingą kodą modeliuose [5] [10].
iššūkiai:
- Išorinės priklausomybės: Pasikliavimo išorinėmis saugyklomis, tokiomis kaip „Hugging Face“, kelia riziką, susijusią su kenksmingais modeliais ar pažeistomis paskyromis. Buvo atvejų, kai kenkėjiški modeliai buvo įkelti į apkabinimo veidą, kuris gali pakenkti vartotojo aplinkai [2] [8].
- Pasitikėjimas ir patikrinimas: Vartotojai turi patikėti, kad modeliai, atsisiųsti iš „Hugning Face“, yra tikri ir nėra sugadinti. „Hugning Face“ patikrina pagrindinių technologijų kompanijų profilius, mažesni ar mažiau patikrinti šaltiniai gali kelti pavojų.
- Duomenų ekspozicija: Atsisiunčiant modelius iš „Hugging Face“, organizaciniai duomenys gali būti susiję su išoriniais tinklais, o tai gali padidinti duomenų pažeidimų riziką, jei nebus tinkamai užtikrinta.
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseeek-R1“ diegimas iš privataus S3 kibiro siūlo daugiau kontrolės ir izoliacijos, tačiau reikalauja patikimų vidaus saugumo priemonių. Dislokavimas iš apkabinančio veido centro yra patogesnis, tačiau kyla rizika, susijusi su išorinėmis priklausomybėmis ir pasitikėjimą saugyklos saugumo priemonėmis. Abiem metodams reikia atidžiai apsvarstyti saugumo pasekmes, kad būtų užtikrintas saugus ir patikimas modelio diegimas.
Citatos:
[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] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-on-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/depall-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/News/2025/feb/deepseek-use-security-security-risks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-malicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security -risk-in-deepseek-and-ther-frontier-reasoning-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-mokslininkai-Targeted-by-malicious-hugging-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-fi deepseek-r1/