Les garde-corps du substratum rocheux d'Amazon améliorent considérablement la sécurité de Deepseek-R1 en fournissant un ensemble complet de garanties configurables. Ces garde-corps sont conçus pour aider les organisations à déployer des modèles d'IA génératifs en toute sécurité comme Deepseek-R1 dans les environnements de production, en garantissant le respect des réglementations de l'industrie et la promotion des pratiques d'IA responsables.
Fonctionnalité de base ###
1. L'intégration avec les déploiements Deepseek-R1: les garde-boue du substratum rocheux Amazon peuvent être appliqués aux modèles Deepseek-R1 déployés via le marché du fondement Amazon et Sagemaker Jumpstart. Bien que la méthode d'intégration principale se déroule via l'API ApplyGuardRail, cela permet une évaluation flexible du contenu sans invoquer directement le modèle, ce qui le rend adapté aux modèles personnalisés ou tiers en dehors du fondement d'Amazon [1] [3].
2. Filtrage de contenu: les garde-corps offrent une intensité de filtrage réglable pour le contenu nocif, y compris des catégories prédéfinies telles que la haine, les insultes, le contenu sexuel, la violence, la faute et les attaques rapides. Cette caractéristique aide à prévenir la génération de contenu nuisible ou inapproprié par Deepseek-R1 [1] [3].
3. Filtres de sujet: ces filtres permettent aux développeurs de restreindre des sujets spécifiques, empêchant des sujets non autorisés dans les requêtes et les réponses. Cela garantit que Deepseek-R1 ne s'engage pas dans les zones sensibles ou restreintes, s'alignant sur les politiques organisationnelles et les exigences réglementaires [1] [7].
4. Filtres de mots: En bloquant les mots, les phrases et les blasphèmes spécifiques, ces filtres améliorent encore la sécurité du contenu. Des filtres personnalisés peuvent également être créés pour des références de langage offensant ou de concurrents, offrant une protection sur mesure basée sur des besoins commerciaux spécifiques [1] [7].
5. Filtres d'informations sensibles: les garde-corps comprennent des capacités de bloquer ou de masquer des informations personnellement identifiables (PII) et de prendre en charge les modèles regex personnalisés pour détecter les formats de données sensibles comme les SSN, les DOB et les adresses. Ceci est crucial pour maintenir la confidentialité et la conformité des données dans les industries réglementées [1] [7].
6. Vérification de la mise à la terre contextuelle: des fonctionnalités telles que la détection d'hallucination par la mise à la terre de la source et la validation de la pertinence des requêtes aident à garantir que les résultats de Deepseek-R1 sont exacts et pertinents, ce qui réduit le risque d'erreurs factuelles ou de désinformation [1] [9].
Avantages pour la sécurité Deepseek-R1
- Stratégie solide en matière de défense en profondeur: En intégrant ces gardiens, les organisations peuvent mettre en œuvre une stratégie de défense robuste qui complète les capacités de Deepseek-R1, garantissant que le raisonnement avancé et la compréhension du langage naturel du modèle sont utilisés en toute sécurité [1] [3].
- Compliance et alignement réglementaire: la nature personnalisable des garde-corps du substratum rocheux d'Amazon permet aux organisations d'aligner leurs applications d'IA sur les réglementations spécifiques à l'industrie, en particulier dans des secteurs comme les soins de santé et la finance où la confidentialité des données et la précision du contenu sont primordiales [1] [6].
- L'atténuation des risques algorithmiques jailbreaking: Alors que Deepseek-R1 s'est avéré vulnérable au jailbreaking algorithmique en raison de son manque de garde-corps natifs robustes, les garde-boue du substratum Amazon offrent une couche externe de protection qui peut aider à attirer ces risques.
Dans l'ensemble, les garde-corps du substratum rocheux Amazon améliorent la sécurité de Deepseek-R1 en fournissant un cadre complet pour le déploiement responsable de l'IA, garantissant que les capacités puissantes du modèle sont utilisées en toute sécurité et éthiquement sur diverses applications.
Citations:
[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-risk-in-eepseek-and-other-fratier-reasoning-models
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-eepseek
[4] https://aws.amazon.com/blogs/aws/guardrails-for-amazon-bedrock-now-available-with-new-safety-filters-and-privacy-controls/
[5] https://www.kelacyber.com/blog/deepseek-r1-security-flaws/
[6] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[7] https://www.lasso.security/blog/guardrails-for-amazon-bedrock
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-afuly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[9] https://aws.amazon.com/bedrock/guardrails/