Deepseek-R1 juurutamine privaatsest S3 ämbrist võrreldes kallistava näokeskusega hõlmab erinevaid turvalisusi, mis on seotud peamiselt mudeli terviklikkuse, juurdepääsu kontrolli ja haavatavuse haldamisega.
juurutamine privaatsest S3 ämbrist
Eelised:
- Juhtimine ja eraldamine: eraviisilisest S3 ämbrist juurutamine võimaldab organisatsioonidel säilitada täieliku kontrolli mudeli juurdepääsu ja juurutamiskeskkonna üle. See lähenemisviis isoleerib mudeli organisatsiooni infrastruktuuris, vähendades kokkupuudet väliste ohtudega ja tagades, et tundlikud andmed püsiksid ettevõtte võrgus.
- Turva skaneerimine: Enne juurutamist saavad organisatsioonid teha S3 ämbrisse ladustatud mudeli kaalude põhjalikke turvakontrolli. See samm aitab tuvastada mudelisse manustatud võimalikke haavatavusi või pahatahtlikku koodi, mis võimaldab enne juurutamist parandada [3].
- Latentsuse vähendamine: mudeli raskuste hostimine privaatses S3 ämbris vähendab mudeli laadimise latentsusaega, kuna kaal on lähemal SageMakeri lõpp -punktidele, suurendades jõudlust, säilitades samal ajal turvalisuse [3].
Väljakutsed:
- Sisejulgeolekumeetmed: vastutus mudeli turvalisuse tagamise eest langeb täielikult organisatsioonile. See nõuab tugevaid sisejulgeolekumeetmeid, et vältida loata juurdepääsu või mudeli võltsimist.
- Värskendushaldus: organisatsioon peab haldama mudeli värskendusi ja plaastreid, mis võivad olla ressursimahukad ja võivad viia versiooni juhtimisprobleemideni, kui seda ei hallata.
juurutamine kallistavast näokeskusest
Eelised:
-Mugavus ja juurdepääsetavus: kallistavast näokeskusest juurutamine on sirgjooneline ja mugav, kuna see pakub hõlpsat juurdepääsu eelnevalt koolitatud mudelitele nagu Deepseek-R1. See lähenemisviis lihtsustab juurutamisprotsessi, vähendades vajadust mudeli käsitsi kaaluhalduse järele.
- Kogukonna tugi: kallistav nägu kogukond aitab aktiivselt kaasa mudeli arendamisele ja turvalisusele. Kasutajad saavad kogukonna tagasisidet ja värskendusi kasutada mudeli jõudluse ja turvalisuse parandamiseks.
- Integreeritud turvafunktsioonid: Hugging Face pakub sisseehitatud turvafunktsioone, näiteks pahavara skannimine, hapukurgi skaneerimine ja saladuste skaneerimine, et tuvastada pahatahtlik kood mudelites [5] [10].
Väljakutsed:
- Välised sõltuvused: tuginedes välisetele hoidlatele, nagu näiteks Hugging Face, tutvustab pahatahtlike mudelite või ohustatud kontodega seotud riske. On olnud juhtumeid, kui näo kallistamiseks on üles laaditud pahatahtlikke mudeleid, mis võivad kahjustada kasutajakeskkondi [2] [8].
- Usaldus ja kontrollimine: kasutajad peavad usaldama, et kallistamisest alla laaditud mudelid on ehtsad ja neid ei rikuta. Ehkki kallistamine Näo kontrollib suuremate tehnoloogiaettevõtete profiile, võivad väiksemad või vähem kontrollitud allikad riskid tekitada.
- Andmete kokkupuude: mudelite allalaadimine näo kallistamisest võib hõlmata organisatsiooniliste andmete paljastamist välistesse võrkudesse, mis võib suurendada andmete rikkumiste riski, kui seda pole õigesti kinnitatud.
Kokkuvõtlikult võib DeepSEEK-R1 juurutamine privaatsest S3 ämbrist rohkem kontrolli ja eraldatust, kuid nõuab kindlaid sisejulgeolekumeetmeid. Hullistavast näokeskusest juurutamine on mugavam, kuid tutvustab riske, mis on seotud väliste sõltuvustega ja usaldusega hoidla turvameetmete vastu. Mõlemad lähenemisviisid nõuavad turvalisuse mõju hoolikalt arvestamist, et tagada ohutu ja usaldusväärne mudeli juurutamine.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://www.infosecurity-magazine.com/news/deepseek-r1-security/
[5] https://huggingface.co/docs/hub/en/security
]
]
]
[9] https://blogs.cisco.com/securitur
]
]