อะไรคือผลกระทบด้านความปลอดภัยของการปรับใช้ Deepseek-R1 จากถัง S3 ส่วนตัวเมื่อเทียบกับศูนย์กอดใบหน้า

การปรับใช้จากถัง S3 ส่วนตัว

ข้อดี:
- การควบคุมและการแยก: การปรับใช้จากถัง S3 ส่วนตัวช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมสภาพแวดล้อมการเข้าถึงและการปรับใช้ของโมเดลได้อย่างเต็มที่ วิธีการนี้แยกโมเดลภายในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรลดการสัมผัสกับภัยคุกคามภายนอกและทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนยังคงอยู่ในเครือข่ายของ บริษัท
- การสแกนความปลอดภัย: ก่อนการปรับใช้องค์กรสามารถทำการสแกนความปลอดภัยอย่างละเอียดเกี่ยวกับน้ำหนักรุ่นที่เก็บไว้ในถัง S3 ขั้นตอนนี้ช่วยระบุช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นหรือรหัสที่เป็นอันตรายที่ฝังอยู่ในโมเดลช่วยให้สามารถแก้ไขได้ก่อนการปรับใช้ [3]
- การลดเวลาแฝง: การโฮสต์น้ำหนักของโมเดลในถัง S3 ส่วนตัวช่วยลดความล่าช้าในการโหลดแบบจำลองเนื่องจากน้ำหนักอยู่ใกล้กับจุดสิ้นสุดของ Sagemaker เพิ่มประสิทธิภาพในขณะที่รักษาความปลอดภัย [3]

ความท้าทาย:
- มาตรการความปลอดภัยภายใน: ความรับผิดชอบในการสร้างความมั่นใจว่าการรักษาความปลอดภัยของโมเดลนั้นอยู่ในองค์กรทั้งหมด สิ่งนี้ต้องใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยภายในที่แข็งแกร่งเพื่อป้องกันการเข้าถึงหรือการดัดแปลงแบบจำลองโดยไม่ได้รับอนุญาต
- การจัดการอัปเดต: องค์กรต้องจัดการการอัปเดตและแพตช์สำหรับรุ่นซึ่งอาจใช้ทรัพยากรมากและอาจนำไปสู่ปัญหาการควบคุมเวอร์ชันหากไม่ได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม

การปรับใช้จากศูนย์กลางการกอด

ข้อดี:
-ความสะดวกสบายและการเข้าถึง: การปรับใช้จาก Hugging Face Hub นั้นตรงไปตรงมาและสะดวกสบายเนื่องจากช่วยให้สามารถเข้าถึงรุ่นที่ผ่านการฝึกอบรมมาล่วงหน้าเช่น Deepseek-R1 ได้ง่าย วิธีการนี้ทำให้กระบวนการปรับใช้ง่ายขึ้นลดความจำเป็นในการจัดการน้ำหนักแบบจำลองด้วยตนเอง
- การสนับสนุนชุมชน: ชุมชน Hugging Face มีส่วนช่วยในการพัฒนาแบบจำลองและความปลอดภัย ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากความคิดเห็นของชุมชนและการอัปเดตเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลและความปลอดภัย
- คุณสมบัติความปลอดภัยแบบบูรณาการ: Hugging Face นำเสนอคุณสมบัติความปลอดภัยในตัวเช่นการสแกนมัลแวร์การสแกนดองและการสแกนความลับเพื่อตรวจจับรหัสที่เป็นอันตรายในรุ่น [5] [10]

ความท้าทาย:
- การพึ่งพาภายนอก: การใช้ที่เก็บภายนอกเช่นการกอดใบหน้าแนะนำความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับโมเดลที่เป็นอันตรายหรือบัญชีที่ถูกบุกรุก มีตัวอย่างของโมเดลที่เป็นอันตรายที่ถูกอัพโหลดไปยังกอดใบหน้าซึ่งสามารถประนีประนอมสภาพแวดล้อมของผู้ใช้ [2] [8]
- ความน่าเชื่อถือและการตรวจสอบ: ผู้ใช้ต้องเชื่อว่ารุ่นที่ดาวน์โหลดจากการกอดใบหน้านั้นเป็นของแท้และไม่ได้ดัดแปลง ในขณะที่กอด Face ตรวจสอบโปรไฟล์ของ บริษัท เทคโนโลยีรายใหญ่แหล่งที่มาที่มีขนาดเล็กหรือน้อยกว่าอาจมีความเสี่ยง
- การเปิดเผยข้อมูล: การดาวน์โหลดแบบจำลองจากการกอดใบหน้าอาจเกี่ยวข้องกับการเปิดเผยข้อมูลองค์กรไปยังเครือข่ายภายนอกซึ่งอาจเพิ่มความเสี่ยงของการละเมิดข้อมูลหากไม่ปลอดภัยอย่างเหมาะสม

โดยสรุปการปรับใช้ Deepseek-R1 จากถัง S3 ส่วนตัวให้การควบคุมและแยกได้มากขึ้น แต่ต้องใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยภายในที่แข็งแกร่ง การปรับใช้จากศูนย์กลางการกอดนั้นสะดวกกว่า แต่แนะนำความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการพึ่งพาภายนอกและความไว้วางใจในมาตรการรักษาความปลอดภัยของที่เก็บ ทั้งสองวิธีต้องพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับผลกระทบด้านความปลอดภัยเพื่อให้แน่ใจว่าการปรับใช้แบบจำลองที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้

การอ้างอิง:
[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-has-become-a-malware-malware
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-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-use-comes-with-signeger--signeger--security-risks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-malicious-ml-moldels/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-by-malicious-hugging-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/