Amazon Bedrock Guardrails förbättrar avsevärt säkerheten för Deepseek-R1 genom att tillhandahålla en omfattande uppsättning konfigurerbara skyddsåtgärder. Dessa skyddsräcken är utformade för att hjälpa organisationer säkert att distribuera generativa AI-modeller som Deepseek-R1 i produktionsmiljöer, vilket säkerställer efterlevnad av branschregler och främjar ansvariga AI-metoder.
Kärnfunktionalitet
1. Integration med Deepseek-R1-distributioner: Amazon Bedrock-skyddsräcken kan tillämpas på Deepseek-R1-modeller som är utplacerade genom Amazon Bedrock Marketplace och Sagemaker Jumpstart. Medan den primära integrationsmetoden sker via ApplyGuardRail API, möjliggör detta en flexibel utvärdering av innehåll utan att åberopa modellen direkt, vilket gör den lämplig för anpassade eller tredjepartsmodeller utanför Amazon Bedrock [1] [3].
2. Innehållsfiltrering: Skyddsräcken erbjuder justerbar filtreringsintensitet för skadligt innehåll, inklusive fördefinierade kategorier som hat, förolämpningar, sexuellt innehåll, våld, missförstånd och snabba attacker. Den här funktionen hjälper till att förhindra att skadligt eller olämpligt innehåll är av Deepseek-R1 [1] [3].
3. Ämnefilter: Dessa filter gör det möjligt för utvecklare att begränsa specifika ämnen och förhindra obehöriga ämnen i både frågor och svar. Detta säkerställer att Deepseek-R1 inte arbetar med känsliga eller begränsade områden, i linje med organisationspolicyer och lagkrav [1] [7].
4. Ordfilter: Genom att blockera specifika ord, fraser och banning förbättrar dessa filter ytterligare innehållssäkerhet. Anpassade filter kan också skapas för stötande språk- eller konkurrentreferenser, vilket ger skräddarsytt skydd baserat på specifika affärsbehov [1] [7].
5. Känsliga informationsfilter: Skyddsäcken inkluderar kapacitet för att blockera eller maskera personlig identifierbar information (PII) och stödja anpassade regex -mönster för att upptäcka känsliga dataformat som SSN: er, DOB: er och adresser. Detta är avgörande för att upprätthålla datasekretess och efterlevnad i reglerade branscher [1] [7].
6. Kontextuella jordningskontroller: Funktioner som hallucinationsdetektering genom källjordning och validering av frågestanser hjälper till att säkerställa att Deepseek-R1: s utgångar är korrekta och relevanta, vilket minskar risken för faktiska fel eller felinformation [1] [9].
Fördelar för Deepseek-R1-säkerheten
-Robust försvar-i-djupstrategi: Genom att integrera dessa skyddsräcken kan organisationer implementera en robust försvarsstrategi som kompletterar Deepseek-R1: s kapacitet, vilket säkerställer att modellens avancerade resonemang och naturliga språkförståelse används säkert [1] [3].
- Överensstämmelse och regleringsinriktning: Den anpassningsbara karaktären av Amazonas berggrundsräcken gör det möjligt för organisationer att anpassa sina AI-applikationer till branschspecifika föreskrifter, särskilt inom sektorer som hälso- och sjukvård och finansiering där datasekretess och innehållsnoggrannhet är av största vikt [1] [6].
- Mitigering av algoritmiska jailbreaking-risker: Medan Deepseek-R1 har visat sig vara sårbara för algoritmisk jailbreaking på grund av dess brist på robusta infödda skyddsräcken, ger Amazonas bergspår ett externt skyddsskikt som kan hjälpa till att mildra dessa risker genom att filtrera skadliga uppfattningar och utmärkelser [2] [5] [5]
Sammantaget förbättrar Amazon Bedrock räcken säkerheten för Deepseek-R1 genom att tillhandahålla en omfattande ram för ansvarsfull AI-distribution, vilket säkerställer att modellens kraftfulla kapaciteter används säkert och etiskt över olika applikationer.
Citeringar:
]
]
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
]
[5] https://www.kelacyber.com/blog/deepseek-r1-security-laws/
[6] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[7] https://www.lasso.security/blog/guardrails-for-amazon-bedrock
]
[9] https://aws.amazon.com/bedrock/guardrails/