Gwiezdne poręcze Amazon Bedrock znacznie zwiększają bezpieczeństwo DeepSeek-R1, zapewniając kompleksowy zestaw konfigurowalnych zabezpieczeń. Te poręcze mają na celu pomóc organizacjom bezpiecznie wdrażać generatywne modele AI, takie jak DeepSeek-R1 w środowiskach produkcyjnych, zapewniając zgodność z przepisami branżowymi i promowanie odpowiedzialnych praktyk AI.
Core Funkcjonalność
1. Integracja z wdrożeniami DeepSeek-R1: Gwiezor w łóżku Amazon można zastosować do modeli Deepseek-R1 rozmieszczonych przez Amazon Bedrock Marketplace i Sagemaker Jumpstart. Chociaż podstawową metodą integracji jest APLACTGUARDRAIL API, pozwala to na elastyczną ocenę treści bez bezpośredniego wywoływania modelu, co czyni go odpowiednim dla modeli niestandardowych lub zewnętrznych poza Amazon Bedrock [1] [3].
2. Filtrowanie treści: poręcze oferują regulowaną intensywność filtrowania dla szkodliwych treści, w tym predefiniowanych kategorii, takich jak nienawiść, obelgi, treści seksualne, przemoc, niewłaściwe zachowanie i szybkie ataki. Ta funkcja pomaga zapobiec generowaniu szkodliwych lub nieodpowiednich treści przez Deepseek-R1 [1] [3].
3. Filtry tematyczne: Te filtry umożliwiają programistom ograniczenie określonych tematów, zapobiegając nieautoryzowanym tematom zarówno w zapytaniach, jak i reakcjach. Zapewnia to, że DeepSeek-R1 nie angażuje się z obszarami wrażliwymi lub ograniczonymi, dostosowując się do polityk organizacyjnych i wymagań regulacyjnych [1] [7].
4. Filtry słów: Blokując określone słowa, frazy i wulgaryzm, filtry te dodatkowo zwiększają bezpieczeństwo treści. Można również utworzyć niestandardowe filtry dla referencji dotyczących języka ofensywnego lub konkurencji, zapewniając dostosowaną ochronę w oparciu o określone potrzeby biznesowe [1] [7].
5. Wrażliwe filtry informacyjne: poręcze zawierają możliwości blokowania lub maski, które można identyfikowalne osobiście (PII) i obsługiwać niestandardowe wzorce wyświetlania do wykrywania poufnych formatów danych, takich jak SSN, DOBS i adresy. Ma to kluczowe znaczenie dla utrzymania prywatności i zgodności z danymi w branżach regulowanych [1] [7].
6. Kontekstowe kontrole uziemienia: Funkcje takie jak wykrywanie halucynacji za pomocą uziemienia źródłowego i walidacji zapytania pomagają upewnić się, że wyniki Deepseek-R1 są dokładne i istotne, zmniejszając ryzyko błędów faktycznych lub dezinformacji [1] [9].
Korzyści dla DeepSeek-R1 Security
-Solidna strategia obrony szczegółowej: poprzez integrację tych poręczy organizacje mogą wdrożyć solidną strategię obrony, która uzupełnia możliwości Deepseek-R1, zapewniając, że zaawansowane rozumowanie i zrozumienie języka naturalnego modelu są bezpiecznie wykorzystane [1] [3].
- Zgodność i wyrównanie regulacyjne: Konfigurowalny charakter porażerów bedrock Amazon pozwala organizacjom na dostosowanie ich aplikacji AI do przepisów dotyczących specyficznych dla branży, szczególnie w sektorach takich jak opieka zdrowotna i finanse, w których prywatność danych i dokładność treści są najważniejsze [1] [6].
- Łagodzenie algorytmicznych ryzyka jailbrującego: Podczas gdy Deepseek-R1 okazało się być narażone na algorytmiczne jailbreaking z powodu braku solidnych rodzimych poręczy, amazonki, które zapewniają zewnętrzną warstwę ochrony, która może pomóc w złagodzeniu tych ryzyka poprzez filtrowanie szkodliwych monitów i wydajności [2] [5].
Ogólnie rzecz biorąc, poręcze Amazon Bedrock zwiększają bezpieczeństwo DeepSeek-R1, zapewniając kompleksowe ramy dla odpowiedzialnego wdrożenia AI, zapewniając, że potężne możliwości modelu są stosowane bezpiecznie i etycznie w różnych zastosowaniach.
Cytaty:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deploy-with-amazon-bedrock-guardrails/
[2] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reassing-models
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[4] https://aws.amazon.com/blogs/aws/guardrails-for-amazon-bedrock-low-avaailable-with-new-safety-filters-and-privacy-contols/
[5] https://www.kelcyber.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-ow-avaailable-as-a-ly-mananaged-Serless-model-in-amazon-bedrock/
[9] https://aws.amazon.com/bedrock/guardrails/