تعزز الدرابزين الأمازون Bedrock بشكل كبير أمان DeepSeek-R1 من خلال توفير مجموعة شاملة من الضمانات القابلة للتكوين. تم تصميم هذه الدرابزين لمساعدة المؤسسات بأمان على نشر نماذج من الذكاء الاصطناعى التوليدي مثل Deepseek-R1 في بيئات الإنتاج ، وضمان الامتثال للوائح الصناعية وتعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعى المسؤولة.
الوظائف الأساسية
1. التكامل مع عمليات النشر Deepseek-R1: يمكن تطبيق درابزينات Bedrock Amazon على نماذج Deepseek-R1 التي تم نشرها من خلال سوق Amazon Bedrock و Sagemaker JumpStart. على الرغم من أن طريقة التكامل الأساسية هي عبر AppLuguardRail API ، فإن ذلك يسمح بتقييم مرن للمحتوى دون التذرع بالنموذج مباشرة ، مما يجعله مناسبًا لنماذج مخصصة أو ثالثة خارج الأساس الأمازون [1] [3].
2. تصفية المحتوى: توفر الدرابزين شدة تصفية قابلة للتعديل للمحتوى الضار ، بما في ذلك الفئات المحددة مسبقًا مثل الكراهية ، والإهانات ، والمحتوى الجنسي ، والعنف ، وسوء السلوك ، والهجمات السريعة. تساعد هذه الميزة على منع توليد محتوى ضار أو غير مناسب بواسطة DeepSeek-R1 [1] [3].
3. مرشحات الموضوع: تمكن هذه المرشحات المطورين من تقييد مواضيع محددة ، ومنع مواضيع غير مصرح بها في كل من الاستفسارات والاستجابات. هذا يضمن أن DeepSeek-R1 لا تتعامل مع مجالات حساسة أو مقيدة ، حيث تتماشى مع السياسات التنظيمية والمتطلبات التنظيمية [1] [7].
4. مرشحات الكلمات: عن طريق منع كلمات ، عبارات ، والألفاظ النابية ، تعزز هذه المرشحات سلامة المحتوى. يمكن أيضًا إنشاء المرشحات المخصصة للمراجع الهجومية أو المراجع المنافسة ، مما يوفر حماية مخصصة بناءً على احتياجات أعمال محددة [1] [7].
5. مرشحات المعلومات الحساسة: تتضمن الدرابزين إمكانيات لمنع أو إخفاء المعلومات الشخصية (PII) ودعم أنماط regex المخصصة للكشف عن تنسيقات البيانات الحساسة مثل SSNs و DOBs والعناوين. هذا أمر بالغ الأهمية للحفاظ على خصوصية البيانات والامتثال في الصناعات المنظمة [1] [7].
6. فحص التأريض السياقي: تساعد ميزات مثل اكتشاف الهلوسة من خلال تأريض المصدر والتحقق من صحة الاستعلام أن مخرجات Deepseek-R1 دقيقة وذات صلة ، مما يقلل من خطر الأخطاء الواقعية أو المعلومات الخاطئة [1] [9].
فوائد لأمن Deepseek-R1
-استراتيجية قوية للدفاع في العمق: من خلال دمج هذه الدرابزين ، يمكن للمؤسسات تنفيذ استراتيجية دفاع قوية تكمل قدرات Deepseek-R1 ، مما يضمن استخدام التفكير المتقدم للنموذج وفهم اللغة الطبيعية بشكل آمن [1] [3].
- الامتثال والمواءمة التنظيمية: تتيح الطبيعة القابلة للتخصيص لدراسات الأساس الأمازون للمؤسسات مواءمة تطبيقات الذكاء الاصطناعى مع اللوائح الخاصة بالصناعة ، وخاصة في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل حيث تكون خصوصية البيانات ودقة المحتوى أمرًا بالغ الأهمية [1] [6].
- تخفيف مخاطر كسر السجن الخوارزمية: في حين تبين أن Deepseek-R1 عرضة لعملية حماية الخوارزمية بسبب افتقارها إلى الدرابزين الأصليين القويين ، فإن الدرابزين الأمازون Bedrock توفر طبقة خارجية من الحماية التي يمكن أن تساعد في التخفيف من هذه المخاطر عن طريق مرشحات المرشحات والمخرجات [2] [5].
بشكل عام ، تعزز الدرابزين في Amazon Bedrock من أمان Deepseek-R1 من خلال توفير إطار شامل لنشر الذكاء الاصطناعي المسؤول ، مما يضمن استخدام قدرات النموذج القوية بأمان وأخلاق عبر التطبيقات المختلفة.
الاستشهادات:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[2] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-reks-in-deepseek-and-phrontier-reasoning-models
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[4]
[5]
[6] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[7] https://www.lasso.security/blog/GuardRails-for-amazon-bedrock
[8]
[9] https://aws.amazon.com/bedrock/guardrails/