Amazon Bedrock, üretken AI uygulamaları için sağlam ve güvenli bir ortam sağlamaya odaklanan Deepseek-R1'i dağıtmak için birkaç özel güvenlik özelliği sunar. İşte temel güvenlik özellikleri:
1. Kurumsal Derece Güvenlik: Amazon Bedrock, dinlenme ve transit veri şifrelemesi de dahil olmak üzere kurumsal sınıf güvenlik özellikleri sunar. Bu, Deepseek-R1 ile kullanılan tüm verilerin hem depolandığında hem de iletim sırasında yetkisiz erişimden korunmasını sağlar [1] [8].
2. İzleme ve maliyet kontrol özellikleri: Platform, kullanıcıların AI uygulamalarının performansını ve kullanımını izlemelerine olanak tanıyan kapsamlı izleme özellikleri sunar. Ayrıca, maliyet kontrol özellikleri, masrafların etkin bir şekilde yönetilmesine yardımcı olarak dağıtımların bütçe dahilinde kalmasını sağlar [1].
3. Amazon Bedrock Korkuluklar: Bunlar, üretken AI uygulamalarını potansiyel kötüye kullanımdan korumak için tasarlanmış özelleştirilebilir önlemlerdir. Korkuluklar içerik filtreleri, konu filtreleri, kelime filtreleri ve hassas bilgi filtreleri ekleyecek şekilde yapılandırılabilir. Zararlı içerik üretimini önlemeye yardımcı olurlar ve örgütsel politikalar ve düzenlemelere uyulmasını sağlamalıdır [3] [8].
4. İnce taneli erişim kontrolleri: Amazon Bedrock, yöneticilerin Deepseek-R1 gibi AI modellerine kimin erişebileceğini ve yönetebileceğini tanımlamasına olanak tanıyan ince taneli erişim kontrolleri sağlar. Bu, yalnızca yetkili personelin modelle etkileşime girmesini veya modelle değiştirmesini sağlar [8].
5. Güvenli bağlantı seçenekleri: Platform, AI modeli ile etkileşimlerin güvenli kanallar üzerinde gerçekleştirilmesini ve veri ihlalleri veya yetkisiz erişim riskini azaltmasını sağlamak için güvenli bağlantı seçeneklerini destekler [8].
6. Düzenlemelere Uyum: Amazon Bedrock, kuruluşların veri gizliliğini ve içerik doğruluğunu destekleyen araçlar ve özellikler sağlayarak ilgili endüstri düzenlemelerine uymasına yardımcı olur. Bu özellikle sağlık, finans ve devlet hizmetleri gibi yüksek düzenlenmiş sektörlerde önemlidir [8].
7. Model Değerlendirme Özellikleri: Kullanıcılara Deepseek-R1'in performansını ve güvenliğini değerlendirmek için Amazon Bedrock'un model değerlendirme özelliklerini kullanmaları tavsiye edilir. Bu, kuruluş standartlarına ve etik yönergelere uyduklarından emin olmak için çıktı ve izleme sonuçlarındaki yanlılığın kontrol edilmesini içerir [2] [8].
Amazon Bedrock, bu güvenlik özelliklerini entegre ederek, Deepseek-R1'i güvenli ve sorumlu bir şekilde dağıtmak için kapsamlı bir çerçeve sağlar ve gelişmiş yeteneklerinden yararlanırken AI kötüye kullanımı ile ilişkili riskleri hafifletir.
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ille-maned-amazon-bedrock/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-sfers-depseek-r1-as-sle-managed-serverless-model-recommends-suardrails.aspx
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6eve
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-depseek-and-frontier-weasoning-modeller
[5] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-brock-powered-deepseek-r1-buy-sell-or-hold stock
[6] https://www.kelacyber.com/blog/deepseek-r1-security-flaws/
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/382687
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-youre-deepseek-model-deployments-with-amazon-brock-guardrails/
[9] https://www.computerweekly.com/news/36618734/deepseek-r1-more-nergily-dangour-ctontent-than-other-large-language-modeller
[10] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[11] https://www.acuknox.com/blog/security-risks-deepseek-r1-modelknox
[12] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek/