Deepseek-R1'i özel bir S3 kovasından kucaklama yüz merkezine dağıtmak, öncelikle model bütünlüğü, erişim kontrolü ve güvenlik açığı yönetimi ile ilgili farklı güvenlik sonuçları içerir.
Özel bir S3 kovasından dağıtılıyor
Avantajlar:
- Kontrol ve izolasyon: Özel bir S3 kovasından dağıtılması, kuruluşların modelin erişim ve dağıtım ortamı üzerinde tam kontrolü sürdürmesini sağlar. Bu yaklaşım, modeli kuruluşun altyapısındaki izole ederek dış tehditlere maruz kalmayı azaltır ve hassas verilerin şirketin ağı içinde kalmasını sağlar.
- Güvenlik Taraması: Dağıtımdan önce kuruluşlar, S3 kovasında depolanan model ağırlıklarında kapsamlı güvenlik taramaları yapabilir. Bu adım, dağıtımdan önce iyileştirilmeye izin veren modelde yerleşik potansiyel güvenlik açıklarının veya kötü amaçlı kodların tanımlanmasına yardımcı olur [3].
- Gecikme Azaltma: Özel bir S3 kovasında model ağırlıklarını barındırma model yükleme gecikmesini azaltır, çünkü ağırlıklar sagemaker uç noktalarına daha yakın olduğundan, güvenliği korurken performansı artırır [3].
Zorluklar:
- İç güvenlik önlemleri: Modelin güvenliğinin sağlanmasının sorumluluğu tamamen kuruluşa düşer. Bu, modelle yetkisiz erişimi veya kurcalamayı önlemek için sağlam dahili güvenlik önlemleri gerektirir.
- Güncelleme Yönetimi: Kuruluş, kaynak yoğun olabilecek ve uygun şekilde yönetilmezse sürüm kontrol sorunlarına yol açabilecek model için güncellemeleri ve yamaları yönetmelidir.
Sarılma Yüz Hub'dan Dağıtım
Avantajlar:
-Kolaylık ve Erişilebilirlik: Hugging Face Hub'dan dağıtmak, Deepseek-R1 gibi önceden eğitilmiş modellere kolay erişim sağladığı için basit ve kullanışlıdır. Bu yaklaşım, dağıtım sürecini basitleştirerek manuel model ağırlık yönetimi ihtiyacını azaltır.
- Topluluk Desteği: Sarılma Yüzü Topluluğu, model gelişimine ve güvenliğe aktif olarak katkıda bulunur. Kullanıcılar, model performansını ve güvenliğini artırmak için topluluk geri bildirimlerinden ve güncellemelerden yararlanabilir.
- Entegre Güvenlik Özellikleri: Hugging Face, modellerde kötü amaçlı kodları tespit etmek için kötü amaçlı yazılım taraması, turşu tarama ve sırlar tarama gibi yerleşik güvenlik özellikleri sunar [5] [10].
Zorluklar:
- Dış bağımlılıklar: Hugging Face gibi dış depolara güvenmek, kötü niyetli modellerle veya tehlikeye atılan hesaplarla ilişkili riskler getirir. Kullanıcı ortamlarını tehlikeye atabilen sarılma yüzüne yüklenen kötü niyetli modellerin örnekleri olmuştur [2] [8].
- Güven ve Doğrulama: Kullanıcılar, Hugging Face'ten indirilen modellerin gerçek olduğuna ve kurcalanmadığına güvenmelidir. Hugging Face, büyük teknoloji şirketlerinin profillerini doğrularken, daha küçük veya daha az doğrulanmış kaynaklar risk oluşturabilir.
- Veri maruziyeti: Hugging Face'ten modellerin indirilmesi, organizasyonel verilerin harici ağlara maruz bırakılmasını içerebilir, bu da uygun şekilde güvence altına alınmazsa veri ihlalleri riskini artırabilir.
Özetle, Deepseek-R1'in özel bir S3 kovasından dağıtılması daha fazla kontrol ve izolasyon sunar, ancak sağlam iç güvenlik önlemleri gerektirir. Hugging Face Hub'tan dağıtmak daha uygundur, ancak harici bağımlılıklarla ilgili riskler ve deponun güvenlik önlemlerine güvenmektedir. Her iki yaklaşım da güvenli ve güvenilir model dağıtımını sağlamak için güvenlik sonuçlarının dikkatle değerlendirilmesini gerektirir.
Alıntılar:
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-depseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-risks
[2] https://www.appsoc.com/blog/hugging-face-has-become-a-malware-nagnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-
[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-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-significant-security-rispearchfinds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-malicious-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-depseek-and-frontier-weasoning-modeller
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-getgeted-by-halicious-hugging-face-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-to-security-risks-of-depseek-r1/