يوفر Amazon Bedrock العديد من ميزات الأمان المحددة لنشر DeepSeek-R1 ، مع التركيز على توفير بيئة قوية وآمنة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. فيما يلي ميزات الأمان الرئيسية:
1. الأمان على مستوى المؤسسة: يوفر Amazon Bedrock ميزات أمان على مستوى المؤسسة ، بما في ذلك تشفير البيانات في REST و Transit. هذا يضمن حماية جميع البيانات المستخدمة مع DeepSeek-R1 من الوصول غير المصرح به ، سواء عند تخزينه أو أثناء الإرسال [1] [8].
2. ميزات المراقبة والتحكم في التكاليف: يوفر النظام الأساسي إمكانيات شاملة للمراقبة ، مما يتيح للمستخدمين تتبع أداء واستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، تساعد ميزات التحكم في التكاليف في إدارة النفقات بشكل فعال ، مما يضمن أن تظل عمليات النشر في حدود الميزانية [1].
3. أمازون بيروك درابزين: هذه ضمانات قابلة للتخصيص مصممة لحماية تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي من سوء الاستخدام المحتمل. يمكن تهيئة الدرابزين لتضمين مرشحات المحتوى ومرشحات الموضوع ومرشحات الكلمات ومرشحات المعلومات الحساسة. أنها تساعد في منع توليد المحتوى الضار وضمان الامتثال للسياسات واللوائح التنظيمية [3] [8].
4. عناصر التحكم في الوصول الدقيق: يوفر Amazon Bedrock عناصر تحكم في الوصول الدقيق ، مما يسمح للمسؤولين بتحديد من يمكنه الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي وإدارتها مثل Deepseek-R1. هذا يضمن أن الموظفين المعتمدين فقط يمكنهم التفاعل مع أو تعديل النموذج [8].
5. خيارات الاتصال الآمنة: يدعم النظام الأساسي خيارات اتصال آمنة لضمان إجراء التفاعلات مع نموذج الذكاء الاصطناعي عبر قنوات آمنة ، مما يقلل من خطر انتهاك البيانات أو الوصول غير المصرح به [8].
6. الامتثال للوائح: تساعد Amazon Bedrock المؤسسات على الامتثال للوائح الصناعية ذات الصلة من خلال توفير الأدوات والميزات التي تدعم خصوصية البيانات ودقة المحتوى. هذا مهم بشكل خاص في القطاعات ذات التنظيم العالي مثل الرعاية الصحية والتمويل والخدمات الحكومية [8].
7. ميزات تقييم النماذج: يُنصح المستخدمون باستخدام ميزات تقييم نموذج Amazon Bedrock لتقييم أداء وسلامة Deepseek-R1. ويشمل ذلك التحقق من التحيز في نتائج الإخراج والمراقبة للتأكد من توافقها مع المعايير التنظيمية والإرشادات الأخلاقية [2] [8].
من خلال دمج هذه الميزات الأمنية ، توفر Amazon Bedrock إطارًا شاملاً لنشر Deepseek-R1 بشكل آمن ومسؤولية ، مما يخفف من المخاطر المرتبطة بإساءة استخدام الذكاء الاصطناعي مع الاستفادة من قدراتها المتقدمة.
الاستشهادات:
[1]
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-epeepeseek-r1-as-ly-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-seCurity-Risk-in-deepseek-and-phrontier-reasoning-models
[5] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-bedrock-powered-deepseek-r1-buy-sell-or-hold-stock
[6]
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/382687
[8]
[9)
[10 "
[11] https://www.accuknox.com/blog/security-risks-deepeek-r1-modelknox
[12] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek/