Amazon Bedrock Guardrails tăng cường đáng kể sự bảo mật của DeepSeek-R1 bằng cách cung cấp một bộ bảo vệ toàn diện có thể định cấu hình. Các lan can này được thiết kế để giúp các tổ chức triển khai an toàn các mô hình AI tổng quát như Deepseek-R1 trong môi trường sản xuất, đảm bảo tuân thủ các quy định của ngành và thúc đẩy các hoạt động AI có trách nhiệm.
Chức năng cốt lõi
1. Tích hợp với các triển khai DeepSeek-R1: Các lan can của Amazon Bedrock có thể được áp dụng cho các mô hình Deepseek-R1 được triển khai thông qua thị trường Bedrock Amazon và Sagemaker Jumpstart. Mặc dù phương pháp tích hợp chính là thông qua API applanterGuardRail, điều này cho phép đánh giá linh hoạt nội dung mà không cần gọi trực tiếp mô hình, làm cho nó phù hợp với các mô hình tùy chỉnh hoặc bên thứ ba bên ngoài Amazon Bedrock [1] [3].
2. Lọc nội dung: Những người bảo vệ cung cấp cường độ lọc có thể điều chỉnh cho nội dung có hại, bao gồm các danh mục được xác định trước như ghét, lăng mạ, nội dung tình dục, bạo lực, hành vi sai trái và các cuộc tấn công nhanh chóng. Tính năng này giúp ngăn chặn việc tạo ra nội dung có hại hoặc không phù hợp bởi DeepSeek-R1 [1] [3].
3. Bộ lọc chủ đề: Các bộ lọc này cho phép các nhà phát triển hạn chế các chủ đề cụ thể, ngăn chặn các chủ đề trái phép trong cả các truy vấn và phản hồi. Điều này đảm bảo rằng Deepseek-R1 không tham gia vào các khu vực nhạy cảm hoặc bị hạn chế, phù hợp với các chính sách tổ chức và các yêu cầu pháp lý [1] [7].
4. Bộ lọc từ: Bằng cách chặn các từ, cụm từ và thô tục cụ thể, các bộ lọc này tăng cường hơn nữa sự an toàn nội dung. Các bộ lọc tùy chỉnh cũng có thể được tạo cho ngôn ngữ tấn công hoặc tham chiếu của đối thủ cạnh tranh, cung cấp bảo vệ phù hợp dựa trên các nhu cầu kinh doanh cụ thể [1] [7].
5. Bộ lọc thông tin nhạy cảm: Lợi ích bao gồm các khả năng chặn hoặc che giấu thông tin nhận dạng cá nhân (PII) và hỗ trợ các mẫu regex tùy chỉnh để phát hiện các định dạng dữ liệu nhạy cảm như SSN, DOB và địa chỉ. Điều này rất quan trọng để duy trì quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu trong các ngành công nghiệp được quy định [1] [7].
6. Kiểm tra căn cứ theo ngữ cảnh: Các tính năng như phát hiện ảo giác thông qua xác thực liên quan đến căn cứ và truy vấn giúp đảm bảo rằng đầu ra của Deepseek-R1 là chính xác và có liên quan, làm giảm nguy cơ lỗi thực tế hoặc thông tin sai [1] [9].
Lợi ích cho bảo mật DeepSeek-R1
-Chiến lược chuyên sâu về phòng thủ mạnh mẽ: Bằng cách tích hợp các lan can này, các tổ chức có thể thực hiện một chiến lược quốc phòng mạnh mẽ bổ sung cho các khả năng của DeepSeek-R1, đảm bảo rằng lý luận nâng cao và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của mô hình được sử dụng an toàn [1] [3].
- Sự tuân thủ và căn chỉnh theo quy định: Bản chất có thể tùy chỉnh của các lan can trên nền tảng Amazon cho phép các tổ chức sắp xếp các ứng dụng AI của họ với các quy định cụ thể của ngành, đặc biệt là trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và tài chính trong đó quyền riêng tư và chính xác nội dung là tối quan trọng [1] [6].
- Giảm thiểu các rủi ro bẻ khóa thuật toán: Trong khi Deepseek-R1 đã được chứng minh là dễ bị tổn thương bởi sự phá vỡ thuật toán do thiếu các lan can tự nhiên mạnh mẽ, các bảo vệ bedrock của Amazon cung cấp một lớp bảo vệ bên ngoài.
Nhìn chung, Amazon Bedrock Guardrails tăng cường bảo mật của DeepSeek-R1 bằng cách cung cấp một khung toàn diện để triển khai AI có trách nhiệm, đảm bảo rằng các khả năng mạnh mẽ của mô hình được sử dụng một cách an toàn và đạo đức trên các ứng dụng khác nhau.
Trích dẫn:
.
[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
.
.
[6] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[7] https://www.lasso.security/blog/guardrails-for-amazon-bedrock
.
[9] https://aws.amazon.com/bedrock/guardrails/