Namestitev Deepseek-R1 iz zasebnega vedra S3 v primerjavi s središčem za objem obraza vključuje različne varnostne posledice, predvsem povezane z integriteto modela, nadzorom dostopa in upravljanjem ranljivosti.
Namestitev iz zasebnega vedra S3
Prednosti:
- Nadzor in izolacija: Umestitev iz zasebnega vedra S3 omogoča organizacijam, da ohranijo popoln nadzor nad okoljem za dostop in uvajanje modela. Ta pristop izolira model znotraj infrastrukture organizacije, zmanjšuje izpostavljenost zunanjim grožnjam in zagotavlja, da občutljivi podatki ostanejo v omrežju podjetja.
- Varnostno skeniranje: Pred uvajanjem lahko organizacije izvedejo temeljite varnostne preglede na uteži modela, shranjenih v vedri S3. Ta korak pomaga prepoznati potencialne ranljivosti ali zlonamerno kodo, vgrajeno v model, kar omogoča sanacijo pred uvajanjem [3].
- Zmanjšanje zamud: Uteži modela gostovanja v zasebnem vedrih S3 zmanjšuje zamude nalaganja modela, saj so uteži bližje končnim točkam SageMaker, kar izboljšuje zmogljivost, hkrati pa ohranja varnost [3].
Izzivi:
- Ukrepi za notranje varnosti: odgovornost za zagotavljanje varnosti modela v celoti pade na organizacijo. To zahteva močne ukrepe za notranje varnostne ukrepe za preprečevanje nepooblaščenega dostopa ali poseganja z modelom.
- Upravljanje posodobitev: Organizacija mora upravljati posodobitve in popravke za model, ki so lahko intenzivni in lahko privedejo do težav z nadzorom različic, če jih ne upravljamo pravilno.
Nameščanje iz Hubs -Face Hub
Prednosti:
-Udobnost in dostopnost: Namestitev iz objemnega pesta obraza je preprosta in priročna, saj omogoča enostaven dostop do predhodno usposobljenih modelov, kot je Deepseek-R1. Ta pristop poenostavlja postopek uvajanja in zmanjšuje potrebo po ročnem modelnem upravljanju teže.
- Podpora skupnosti: Skupnost objemanja Face Actično prispeva k razvoju in varnosti modela. Uporabniki lahko izkoristijo povratne informacije in posodobitve skupnosti, da izboljšajo uspešnost in varnost modela.
- Integrirane varnostne funkcije: Hugging Face ponuja vgrajene varnostne funkcije, kot so skeniranje zlonamerne programske opreme, skeniranje kumaric in skeniranje skrivnosti za odkrivanje zlonamerne kode v modelih [5] [10].
Izzivi:
- Zunanje odvisnosti: Zanašanje na zunanje skladišča, kot je objemanje obraza, uvaja tveganja, povezana z zlonamernimi modeli ali ogroženimi računi. Obstajajo primeri zlonamernih modelov, ki so bili naloženi na objem obraza, ki lahko ogrožajo uporabniško okolje [2] [8].
- Zaupanje in preverjanje: Uporabniki morajo verjeti, da so modeli, preneseni iz Hugging Face, resnični in niso poseženi. Medtem ko objema obraz, preverja profile večjih tehnoloških podjetij, lahko manjši ali manj preverjeni viri predstavljajo tveganja.
- Izpostavljenost podatkov: Prenos modelov iz objemanja obraza lahko vključuje izpostavljanje organizacijskih podatkov zunanjem omrežju, kar bi lahko povečalo tveganje kršitev podatkov, če ni pravilno zavarovano.
Če povzamemo, uvajanje Deepseek-R1 iz zasebnega vedra S3 ponuja več nadzora in izolacije, vendar zahteva robustne ukrepe za notranjo varnost. Namestitev iz objemnega vozlišča je bolj priročna, vendar uvaja tveganja, povezana z zunanjimi odvisnostmi in zaupanjem v varnostne ukrepe skladišča. Oba pristopa zahtevata skrbno upoštevanje varnostnih posledic, da se zagotovi varno in zanesljivo uvedbo modela.
Navedbe:
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-box-oof-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-hagging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://www.infosecurity-magazine.com/news/deepseek-r1-security/
[5] https://huggingface.co/docs/hub/sl/security
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cainer/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-uses-comes-with-significial-security-risks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hagging-face-malicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluting-security-risk-in-diepseek-and-other-frontier-loasoning-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-tageted-by-malicious-hagging-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-reepseek-r1/