ADDRAILS VOOR DEEPSEEK-R1 MODELLEN kunnen worden geïmplementeerd met behulp van verschillende technologieën en frameworks om de veiligheid en beveiliging te verbeteren. Hier zijn enkele specifieke soorten vangrails die kunnen worden toegepast:
1. Amazon -gesteente vangrails: deze bieden configureerbare waarborgen om generatieve AI -applicaties veilig op schaal te helpen bouwen. Ze kunnen worden toegepast op Deepseek-R1-implementaties op Amazon Bedrock Marketplace en Sagemaker Jumpstart. Het belangrijkste beleid omvat inhoudsfilters, onderwerpfilters, woordfilters en gevoelige informatiefilters. Deze vangrails helpen schadelijke inhoud te voorkomen en het model te evalueren tegen veiligheidscriteria [3] [10].
2. AI Gateway-vangrails: oplossingen zoals Gloo AI Gateway kunnen optreden als intermediairs om beveiligingscontroles te implementeren, snel bewaken en routering/failover tussen openbare en zelf gehost Deepseek-modellen. Met deze opstelling kunnen verkeer beveiligen zonder te vertrouwen op API -toetsen van providers en mogelijk routeverkeer naar lokale modellen mogelijk te maken in plaats van openbare bewustwording [1].
3. Enkrypt Ai Gardent: Enkrypt AI biedt op veiligheid afgestemde Deepseek R1-modellen die kunnen worden gekoppeld aan hun vangrails. Deze vangrails zijn ontworpen om tot 99% van de aanvallen te detecteren en te blokkeren, waardoor een extra beveiligingslaag biedt voor real-world implementaties [8].
4. Aangepaste vangrails: organisaties kunnen aangepaste vangrails maken die zijn afgestemd op specifieke use cases. Met behulp van de aangepaste modelimportfunctie van Amazon Bedrock kunnen gebruikers bijvoorbeeld beleid definiëren om snelle injectieaanvallen, beperkte onderwerpen aan te pakken en gevoelige gegevens te beschermen [9] [10].
5. Algoritmische jailbreaking-bescherming: terwijl Deepseek-R1 kwetsbaar is voor algoritmisch jailbreaking, kan het gebruik van vanliggende vangrails helpen deze risico's te verminderen. Het implementeren van robuuste beveiligingsmaatregelen is cruciaal om misbruik te voorkomen en een verantwoordelijke AI -implementatie te garanderen [4] [7].
Deze vangrails zijn essentieel voor het waarborgen van de veilige en verantwoorde implementatie van Deepseek-R1-modellen, vooral in omgevingen waar gegevensprivacy en inhoudsnauwkeurigheid van cruciaal belang zijn.
Citaten:
[1] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-cerncerns-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/evalueren-security-risk-in-edepseek-and-other-frontier-rasoning-modellen
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-aned-anaged-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/
[7] https://far.ai/post/2025-02-r1-redteaming/
[8] https://www.enkryptai.com/blog/introducing-safety-aligned-deepseek-r1-model-by-eNKrypt-ai
[9] https://www.youtube.com/watch?v=DV42VLP-RMG
[10] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-de implementaties-with-amazon-bedrock-guardrails/