Розгортання DeepSeek-R1 з приватного відра S3 проти Hug Hub Hust передбачає різні наслідки безпеки, в першу чергу, пов'язані з цілісністю моделі, контролем доступу та управлінням вразливістю.
Розгортання з приватного відра S3
Переваги:
- Контроль та ізоляція: Розгортання з приватного відра S3 дозволяє організаціям підтримувати повний контроль над середовищем доступу та розгортання моделі. Цей підхід виділяє модель в інфраструктурі організації, зменшуючи вплив зовнішніх загроз та забезпечуючи, щоб конфіденційні дані залишалися в мережі компанії.
- Сканування безпеки: Перед розгортанням організації можуть здійснити ретельне сканування безпеки на модельних вагах, що зберігаються у відрі S3. Цей крок допомагає визначити потенційні вразливості або шкідливий код, вбудований у модель, що дозволяє виправити перед розгортанням [3].
- Зниження затримки: ваги моделі хостингу в приватному відрі S3 зменшує затримку завантаження моделі, оскільки ваги ближче до кінцевих точок Sagemaker, підвищуючи продуктивність, зберігаючи безпеку [3].
Виклики:
- Внутрішні заходи безпеки: відповідальність за забезпечення безпеки моделі повністю припадає на організацію. Для цього потрібні надійні внутрішні заходи безпеки для запобігання несанкціонованого доступу або підробки моделі.
- Управління оновленням: Організація повинна керувати оновленнями та виправленнями для моделі, які можуть бути інтенсивними ресурсами і можуть призвести до проблем з контролем версій, якщо не належним чином керуються.
Розгортання з Хаба обіймів обличчя
Переваги:
-Зручність та доступність: Розгортання з Hunging Face Hub є простим та зручним, оскільки він забезпечує легкий доступ до попередньо підготовлених моделей, таких як DeepSeek-R1. Цей підхід спрощує процес розгортання, зменшуючи потребу в ручній моделі управління вагою.
- Підтримка громади: Об'єднана обличчя спільноти активно сприяє моделі розвитку та безпеки. Користувачі можуть використовувати відгуки та оновлення спільноти для підвищення продуктивності та безпеки моделі.
- Інтегровані функції безпеки: Hunging Face пропонує вбудовані функції безпеки, такі як сканування зловмисного програмного забезпечення, сканування соління та сканування секретів для виявлення шкідливого коду в моделях [5] [10].
Виклики:
- Зовнішні залежності: покладаючись на зовнішні сховища, такі як обіймати обличчя, вводить ризики, пов'язані з шкідливими моделями або компрометованими рахунками. Існували випадки зловмисних моделей, які завантажуються на обіймання обличчя, що може поставити під загрозу середовища користувачів [2] [8].
- Довіра та перевірка: Користувачі повинні довіряти, що моделі, завантажені з обіймів обличчя, є справжніми, а не підроблені. Хоча обіймання обличчя перевіряє профілі основних технологічних компаній, менші або менш перевірені джерела можуть становити ризики.
- Опромінення даних: Завантаження моделей з обійму обличчя може включати піддання організаційних даних зовнішнім мережам, що може збільшити ризик порушення даних, якщо не належним чином захищено.
Підсумовуючи це, розгортання DeepSeek-R1 з приватного відра S3 пропонує більше контролю та ізоляції, але вимагає надійних заходів внутрішньої безпеки. Розгортання з Hunge Face Hub є більш зручним, але вводить ризики, пов'язані із зовнішніми залежностями та довірою до заходів безпеки сховища. Обидва підходи вимагають ретельного розгляду наслідків безпеки для забезпечення безпечного та надійного розгортання моделі.
Цитати:
[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
.
[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-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-significant-security-risks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-malicious-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-securit
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-by-malicious-hugging-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[.