Amazon Bedrock korkulukları, kapsamlı bir yapılandırılabilir önlemler seti sağlayarak Deepseek-R1'in güvenliğini önemli ölçüde artırır. Bu korkuluklar, kuruluşların üretim ortamlarında Deepseek-R1 gibi üretken AI modellerini güvenli bir şekilde dağıtmalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır, bu da endüstri düzenlemelerine uyumu sağlar ve sorumlu AI uygulamalarını teşvik eder.
Temel İşlevsellik
1. Deepseek-R1 dağıtımları ile entegrasyon: Amazon Bedrock Korkuluklar Amazon Bedrock Marketplace ve Sagemaker Jumpstart aracılığıyla konuşlandırılan Deepseek-R1 modellerine uygulanabilir. Birincil entegrasyon yöntemi AppliardRail API'si yoluyla iken, bu, modeli doğrudan çağırmadan içeriğin esnek bir şekilde değerlendirilmesine izin verir, bu da Amazon Bedrock'un dışındaki özel veya üçüncü taraf modeller için uygun hale getirir [1] [3].
2. İçerik Filtreleme: Korkuluklar, nefret, hakaret, cinsel içerik, şiddet, suistimal ve hızlı saldırılar gibi önceden tanımlanmış kategoriler dahil olmak üzere zararlı içerik için ayarlanabilir filtreleme yoğunluğu sunar. Bu özellik, Deepseek-R1 [1] [3] tarafından zararlı veya uygunsuz içeriğin oluşumunu önlemeye yardımcı olur.
3. Konu Filtreleri: Bu filtreler, geliştiricilerin belirli konuları kısıtlamasını sağlar ve hem sorgularda hem de yanıtlarda yetkisiz konuları önler. Bu, Deepseek-R1'in örgütsel politikalar ve düzenleyici gerekliliklerle uyumlu olarak hassas veya kısıtlı alanlarla ilgilenmemesini sağlar [1] [7].
4. Kelime filtreleri: Belirli kelimeleri, ifadeleri ve küfürü engelleyerek, bu filtreler içerik güvenliğini daha da artırır. Özel filtreler, belirli iş ihtiyaçlarına dayalı özel koruma sağlayarak hücum dil veya rakip referanslar için de oluşturulabilir [1] [7].
5. Hassas Bilgi Filtreleri: Korkuluklar, kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) engelleme veya maskelemek için özellikleri içerir ve SSN'ler, DOB'lar ve adresler gibi hassas veri formatlarını tespit etmek için özel Regex desenlerini destekler. Bu, düzenlenmiş endüstrilerde veri gizliliğini ve uyumluluğunu korumak için çok önemlidir [1] [7].
6. Bağlamsal topraklama kontrolleri: Kaynak topraklama ve sorgu alaka düzeyi doğrulama yoluyla halüsinasyon tespiti gibi özellikler, Deepseek-R1'in çıktılarının doğru ve alakalı olmasını sağlayarak gerçek hatalar veya yanlış bilgi riskini azaltmaya yardımcı olur [1] [9].
Deepseek-R1 güvenliği için faydalar
-Sağlam Savunma Stratejisi: Bu korkulukları entegre ederek, kuruluşlar Deepseek-R1'in yeteneklerini tamamlayan ve modelin gelişmiş akıl yürütmesinin ve doğal dil anlayışının güvenli bir şekilde kullanılmasını sağlayan sağlam bir savunma stratejisi uygulayabilir [1] [3].
- Uyum ve Düzenleyici Hizalama: Amazon Bedak Korkuluklarının Özelleştirilebilir Doğası, kuruluşların AI uygulamalarını, özellikle veri gizliliği ve içerik doğruluğunun çok önemli olduğu sağlık ve finans gibi sektörlerde, sektöre özgü düzenlemelerle hizalamalarını sağlar [1] [6].
- Algoritmik jailbreaking risklerinin azaltılması: Deepseek-R1'in sağlam yerli korkulukların olmaması nedeniyle algoritmik jailbreaking'e karşı savunmasız olduğu gösterilmesine rağmen, Amazon Bedak Korkulukları, bu riskleri, zararlı istemi ve çıkışları filtreleyerek [2] [5] [5 [5] 'de hafifletmeye yardımcı olabilecek dış bir koruma katmanı sağlar.
Genel olarak, Amazon Bedrock korkulukları, sorumlu AI dağıtım için kapsamlı bir çerçeve sağlayarak, modelin güçlü yeteneklerinin çeşitli uygulamalarda güvenli ve etik olarak kullanılmasını sağlayarak Deepseek-R1'in güvenliğini artırır.
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-youre-deepseek-model-deployments-with-amazon-brock-guardrails/
[2] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-depseek-and-frontier-weasoning-modeller
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6eve
[4] https://aws.amazon.com/blogs/aws/guardrails-for-amazon-bedrock-now-vailable-with-secty-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-evailable-a-a-ulle-ulle-managed-sverless-model-in-amazon-bedrock/
[9] https://aws.amazon.com/bedrock/guardrails/