A DeepSeek-R1 telepítése egy privát S3 vödörből, szemben az átölelő archéjjal, különféle biztonsági következményekkel jár, elsősorban a modell integritásával, a hozzáférés vezérlésével és a sebezhetőség kezelésével.
A privát S3 vödörből történő telepítés
Előnyök:
- Ellenőrzés és elszigeteltség: A magán S3 vödörből történő telepítés lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy a modell hozzáférési és telepítési környezetének teljes ellenőrzését fenntartsák. Ez a megközelítés elkülöníti a modellt a szervezet infrastruktúráján belül, csökkentve a külső fenyegetéseknek való kitettséget és annak biztosítását, hogy az érzékeny adatok a vállalat hálózatán belül maradjanak.
- Biztonsági szkennelés: A telepítés előtt a szervezetek alapos biztonsági vizsgálatokat végezhetnek az S3 vödörben tárolt modell súlyán. Ez a lépés elősegíti a modellbe beágyazott lehetséges sebezhetőségek vagy rosszindulatú kódok azonosítását, lehetővé téve a kármentesítést a telepítés előtt [3].
- Latencia -csökkentés: A modell súlya egy privát S3 vödörben csökkenti a modell betöltési latenciáját, mivel a súlyok közelebb állnak a Sagemaker végpontokhoz, javítva a teljesítményt, miközben megőrzik a biztonságot [3].
kihívások:
- Belső biztonsági intézkedések: A modell biztonságának biztosításáért a felelősség teljes mértékben a szervezetre esik. Ehhez robusztus belső biztonsági intézkedésekre van szükség az illetéktelen hozzáférés vagy a modell megsértésének megakadályozására.
- Frissítéskezelés: A szervezetnek kezelnie kell a modell frissítéseit és javításait, amelyek erőforrás-igényesek lehetnek, és verzióvezérlési problémákhoz vezethetnek, ha nem megfelelően kezelik.
telepítés az átölelő oldalról
Előnyök:
-Kényelem és akadálymentesség: Az átölelő oldalról történő telepítés egyértelmű és kényelmes, mivel könnyű hozzáférést biztosít az előre képzett modellekhez, mint például a DeepSeek-R1. Ez a megközelítés egyszerűsíti a telepítési folyamatot, csökkentve a kézi modell súlykezelés szükségességét.
- Közösségi támogatás: Az átölelést érintő közösség aktívan hozzájárul a modellfejlesztéshez és a biztonsághoz. A felhasználók kihasználhatják a közösségi visszajelzéseket és frissítéseket a modell teljesítményének és biztonságának javítása érdekében.
- Integrált biztonsági funkciók: Az arc átölelése beépített biztonsági funkciókat kínál, például a rosszindulatú programok szkennelését, a savanyúság szkennelését és a titkok szkennelését a rosszindulatú kód észlelésére a modellekben [5] [10].
kihívások:
- Külső függőségek: A külső adattárakra, például az arc átölelésére támaszkodva, a rosszindulatú modellekkel vagy a veszélyeztetett számlákkal kapcsolatos kockázatokat vezet be. Voltak olyan esetek, amikor a rosszindulatú modelleket feltöltötték az arcra, ami veszélyeztetheti a felhasználói környezetet [2] [8].
- Bizalom és ellenőrzés: A felhasználóknak bízniuk kell abban, hogy az ölelésből letöltött modellek valódiak és nem sértik meg. Miközben az arc átölelése ellenőrzi a nagy technológiai társaságok profilját, a kisebb vagy kevésbé ellenőrzött források kockázatot jelenthetnek.
- Adat -expozíció: A modellek letöltése az arc átöleléséből magában foglalhatja a szervezeti adatok külső hálózatoknak való kitettségét, ami növelheti az adatok megsértésének kockázatát, ha nem megfelelően biztosítják.
Összefoglalva: a DeepSeek-R1 telepítése egy privát S3 vödörből nagyobb irányítást és elszigeteltséget kínál, de robusztus belső biztonsági intézkedéseket igényel. Az átölelő arc -hubból történő telepítés kényelmesebb, de a külső függőségekkel és a tároló biztonsági intézkedéseibe vetett bizalommal kapcsolatos kockázatokat vezet be. Mindkét megközelítéshez a biztonság szempontjából a biztonságos és megbízható modell telepítésének gondos megfontolása szükséges.
Idézetek:
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-theepseek-r1-model-a-pandoras-box-of--security-grsks
[2] https://www.appsoc.com/blog/hugging-face-has-become-a-galware-magnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distled-models-with-hugging-face-tgi-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-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a--Large-model-inference-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-signicans-security-risks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-kurging-face-malicious-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reason-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-by-malicious-hugging-face-models-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-curity-negs-of-reepseek-r1/