Nasadenie DeepSeek-R1 zo súkromného vedra S3 v porovnaní s objatím Face Hub zahŕňa rôzne bezpečnostné dôsledky, ktoré sa týkajú predovšetkým integrity modelu, riadenia prístupu a riadenia zraniteľnosti.
nasadenie zo súkromného vedra S3
Výhody:
- Kontrola a izolácia: Nasadenie zo súkromného vedra S3 umožňuje organizáciám udržiavať úplnú kontrolu nad prostredím prístupu a nasadenia modelu. Tento prístup izoluje model v rámci infraštruktúry organizácie, znižuje vystavenie vonkajším hrozbám a zabezpečuje, aby citlivé údaje zostali v sieti spoločnosti.
- Skenovanie zabezpečenia: Pred nasadením môžu organizácie vykonávať dôkladné zabezpečené skenovanie modelov uložených v vedre S3. Tento krok pomáha identifikovať potenciálne zraniteľné miesta alebo škodlivý kód zabudovaný do modelu, čo umožňuje nápravu pred nasadením [3].
- Redukcia latencie: Hostiteľské hmotnosti modelu v súkromnom vedre S3 znižuje latenciu nakladania modelu, pretože hmotnosti sú bližšie k koncovým bodom Sagemaker, čím sa zvyšuje výkon pri zachovaní bezpečnosti [3].
Výzvy:
- Opatrenia na vnútornú bezpečnosť: Zodpovednosť za zabezpečenie bezpečnosti modelu je úplne na organizáciu. Vyžaduje si to robustné opatrenia na vnútornú bezpečnosť, aby sa zabránilo neoprávnenému prístupu alebo manipulácii s modelom.
- Správa aktualizácií: Organizácia musí spravovať aktualizácie a opravy pre model, ktoré môžu byť náročné na zdroje a môžu viesť k problémom s riadením verzií, ak nie sú správne spravované.
nasadenie z objatia Face Hub
Výhody:
-Pohodlie a prístupnosť: Nasadenie z náboja objímajúceho tváre je priame a pohodlné, pretože poskytuje ľahký prístup k vopred vyškoleným modelom, ako je Deepseek-R1. Tento prístup zjednodušuje proces nasadenia, čím sa znižuje potreba riadenia manuálneho modelu.
- Podpora komunity: Komunita Hugging Face aktívne prispieva k rozvoju a bezpečnosti modelu. Používatelia môžu využívať spätnú väzbu a aktualizácie komunity, aby zlepšili výkon a bezpečnosť modelu.
- Integrované bezpečnostné funkcie: Objímanie Face ponúka vstavané bezpečnostné funkcie, ako je skenovanie škodlivého softvéru, skenovanie uhorkov a skenovanie tajomstiev, aby ste zistili škodlivý kód v modeloch [5] [10].
Výzvy:
- Vonkajšie závislosti: Spoliehanie sa na vonkajšie úložiská, ako je objímanie tváre, predstavuje riziká spojené s škodlivými modelmi alebo ohrozenými účtami. Existujú prípady, že sa odovzdávajú škodlivé modely na objímanie tváre, ktoré môžu ohroziť prostredia používateľov [2] [8].
- Dôvera a overenie: Používatelia musia veriť, že modely stiahnuté z Guging Face sú skutočné a neoprávnené. Zatiaľ čo objímanie tváre overuje profily hlavných technologických spoločností, menšie alebo menej overené zdroje môžu predstavovať riziká.
- Expozícia dát: Stiahnutie modelov z objatia Face môže zahŕňať odhalenie organizačných údajov externým sieťam, čo by mohlo zvýšiť riziko porušenia údajov, ak nie sú správne zabezpečené.
Stručne povedané, nasadenie Deepseek-R1 zo súkromného vedra S3 ponúka väčšiu kontrolu a izoláciu, ale vyžaduje silné opatrenia na vnútornú bezpečnosť. Nasadenie z objatia Face Hub je pohodlnejšie, ale predstavuje riziká súvisiace s externými závislosťami a dôvery v bezpečnostné opatrenia úložiska. Oba prístupy si vyžadujú dôkladné zváženie bezpečnostných dôsledkov na zabezpečenie bezpečného a spoľahlivého nasadenia modelu.
Citácie:
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-sks
[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-distille-models-with-hugging-for-tgi-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/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-using-a-large-model-inference-container/
[7] https://www.fmmagazine.com/news/2025/FEB/deepseek-use-comes-with-signgenfictional-security-Risks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-malicious-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluaing-security- riSk-in-deepseek-and-other-other-frontier-reasoning-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-bymolalicious-hugging-mace-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-Risksof-of-deepseek-r1/