Beskyttelser til dybseek-R1-modeller kan implementeres ved hjælp af forskellige teknologier og rammer for at forbedre sikkerhed og sikkerhed. Her er nogle specifikke typer beskyttelsesrammer, der kan anvendes:
1. Amazon Bedrock Boatrails: Disse giver konfigurerbare beskyttelsesforanstaltninger til at hjælpe med at opbygge generative AI -applikationer sikkert i skala. De kan anvendes til DeepSeek-R1-implementeringer på Amazon Bedrock Marketplace og Sagemaker Jumpstart. Nøglepolitikker inkluderer indholdsfiltre, emnefiltre, ordfiltre og følsomme informationsfiltre. Disse rækværk hjælper med at forhindre skadeligt indhold og evaluere modellen mod sikkerhedskriterier [3] [10].
2. AI Gateway Buugrails: Løsninger som GLOO AI Gateway kan fungere som formidlere til at implementere sikkerhedskontrol, hurtig beskyttelse og routing/failover mellem offentlige og selvhostede dybseek-modeller. Denne opsætning giver mulighed for at sikre trafik uden at stole på udbyder API -nøgler og muliggør routing af trafik til lokale modeller i stedet for offentlige uden klientbevidsthed [1].
3. Enkrypt AI-beskyttelsesrammer: Enkrypt AI tilbyder sikkerhedsjusterede dybseek R1-modeller, der kan parres med deres beskyttelsesrammer. Disse rækværk er designet til at registrere og blokere op til 99% af angrebene, hvilket giver et ekstra lag af sikkerhed for implementeringer i den virkelige verden [8].
4. brugerdefinerede beskyttelsesrammer: Organisationer kan oprette tilpassede rækværk, der er skræddersyet til specifikke brugssager. For eksempel ved at bruge Amazon Bedrocks brugerdefinerede modelimportfunktion kan brugere definere politikker til at tackle hurtige injektionsangreb, begrænsede emner og beskytte følsomme data [9] [10].
5. Algoritmisk jailbreaking-beskyttelse: Mens DeepSeek-R1 er sårbar over for algoritmisk jailbreaking, kan brug af tredjeparts beskyttelsesræk hjælpe med at afbøde disse risici. Implementering af robuste sikkerhedsforanstaltninger er afgørende for at forhindre misbrug og sikre ansvarlig AI -implementering [4] [7].
Disse rækværk er vigtige for at sikre sikker og ansvarlig implementering af dybseek-R1-modeller, især i miljøer, hvor databeskyttelse og indholdsnøjagtighed er kritisk.
Citater:
[1] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-guardrails
[2] https://composio.dev/blog/notes-on-the-New DeepSeek-r1/
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-thing-frontier-reasoning-modeller
)
)
[7] https://far.ai/post/2025-02-r1-redaming/
[8] https://www.enkryptai.com/blog/introducing-safety-leigned-deepseek-r1-model-by-enkrypt-i
[9] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
)