Amazon Bedrock Landrails secara signifikan meningkatkan keamanan Deepseek-R1 dengan memberikan serangkaian perlindungan yang dapat dikonfigurasi secara komprehensif. Pagar ini dirancang untuk membantu organisasi dengan aman menggunakan model AI generatif seperti Deepseek-R1 di lingkungan produksi, memastikan kepatuhan terhadap peraturan industri dan mempromosikan praktik AI yang bertanggung jawab.
Fungsionalitas inti
1. Integrasi dengan Deepseek-R1 Penyebaran: Amazon Bedrock Gagar dapat diterapkan pada model Deepseek-R1 yang digunakan melalui Amazon Bedrock Marketplace dan Sagemaker Jumpstart. Sementara metode integrasi utama adalah melalui ApplyGuardRail API, ini memungkinkan untuk evaluasi konten yang fleksibel tanpa memohon model secara langsung, membuatnya cocok untuk model khusus atau pihak ketiga di luar Amazon Bedrock [1] [3].
2. Penyaringan Konten: Pagar menawarkan intensitas penyaringan yang dapat disesuaikan untuk konten berbahaya, termasuk kategori yang telah ditentukan seperti kebencian, penghinaan, konten seksual, kekerasan, pelanggaran, dan serangan cepat. Fitur ini membantu mencegah pembuatan konten berbahaya atau tidak pantas oleh Deepseek-R1 [1] [3].
3. Filter Topik: Filter ini memungkinkan pengembang untuk membatasi topik tertentu, mencegah topik yang tidak sah di kedua pertanyaan dan tanggapan. Ini memastikan bahwa Deepseek-R1 tidak terlibat dengan daerah yang sensitif atau terbatas, selaras dengan kebijakan organisasi dan persyaratan peraturan [1] [7].
4. Filter Word: Dengan memblokir kata -kata tertentu, frasa, dan kata -kata kotor, filter ini semakin meningkatkan keamanan konten. Filter khusus juga dapat dibuat untuk referensi bahasa ofensif atau pesaing, memberikan perlindungan yang disesuaikan berdasarkan kebutuhan bisnis tertentu [1] [7].
5. Filter Informasi Sensitif: Pagar termasuk kemampuan untuk memblokir atau menutupi informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi (PII) dan mendukung pola regex khusus untuk mendeteksi format data sensitif seperti SSN, DOB, dan alamat. Ini sangat penting untuk mempertahankan privasi data dan kepatuhan dalam industri yang diatur [1] [7].
6. Pemeriksaan pembumian kontekstual: Fitur seperti deteksi halusinasi melalui landasan sumber dan validasi relevansi permintaan membantu memastikan bahwa output Deepseek-R1 akurat dan relevan, mengurangi risiko kesalahan faktual atau informasi yang salah [1] [9].
Manfaat untuk Keamanan Deepseek-R1
-Strategi pertahanan yang kuat dalam: Dengan mengintegrasikan pagar pembatas ini, organisasi dapat menerapkan strategi pertahanan yang kuat yang melengkapi kemampuan Deepseek-R1, memastikan bahwa penalaran model dan pemahaman bahasa yang canggih dimanfaatkan dengan aman [1] [3].
- Penyelarasan Kepatuhan dan Regulasi: Sifat pagar pagar dasar Amazon yang dapat disesuaikan memungkinkan organisasi untuk menyelaraskan aplikasi AI mereka dengan peraturan khusus industri, terutama di sektor-sektor seperti perawatan kesehatan dan keuangan di mana privasi data dan akurasi konten terpenting [1] [6].
- Mitigasi risiko algoritmik jailbreaking: Sementara Deepseek-R1 telah terbukti rentan terhadap jailbreak algoritmik karena kurangnya pagar asli yang kuat, pagar pagar Amazon Bedrock memberikan lapisan eksternal yang dapat membantu mengurangi risiko-risiko ini dengan menyaring coretan dan output yang berbahaya.
Secara keseluruhan, pagar pagar Amazon Bedrock meningkatkan keamanan Deepseek-R1 dengan memberikan kerangka kerja komprehensif untuk penyebaran AI yang bertanggung jawab, memastikan bahwa kemampuan model yang kuat digunakan dengan aman dan etis di berbagai aplikasi.
Kutipan:
[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-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[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-a-fly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[9] https://aws.amazon.com/bedrock/guardrails/