Les tuteurs pour les modèles Deepseek-R1 peuvent être mis en œuvre à l'aide de diverses technologies et cadres pour améliorer la sécurité et la sécurité. Voici quelques types spécifiques de garde-corps qui peuvent être appliqués:
1. Guarneaux du substratum rocheux d'Amazon: Ceux-ci fournissent des garanties configurables pour aider à créer des applications d'IA génératives en toute sécurité à grande échelle. Ils peuvent être appliqués aux déploiements Deepseek-R1 sur Amazon Bedrock Marketplace et Sagemaker Jumpstart. Les politiques clés incluent les filtres de contenu, les filtres à sujet, les filtres de mots et les filtres d'information sensibles. Ces garde-corps aident à prévenir le contenu nocif et à évaluer le modèle contre les critères de sécurité [3] [10].
2. AI Gateway Guar-Rumed: des solutions comme Gloo AI Gateway peuvent agir comme des intermédiaires pour mettre en œuvre des contrôles de sécurité, une garde rapide et un routage / basculement entre les modèles de profondeur public et auto-hébergé. Cette configuration permet de sécuriser le trafic sans s'appuyer sur les clés d'API de fournisseur et permet le trafic de routage vers des modèles locaux au lieu de publics sans conscience du client [1].
3. ENKRYPT AI Guarbaraux: Enkrypt AI propose des modèles R1 profonds alignés par la sécurité qui peuvent être associés à leurs garde-corps. Ces garde-corps sont conçus pour détecter et bloquer jusqu'à 99% des attaques, offrant une couche de sécurité supplémentaire pour les déploiements du monde réel [8].
4. Custom Guar-Rumers: Les organisations peuvent créer des garde-corps personnalisés adaptés à des cas d'utilisation spécifiques. Par exemple, en utilisant la fonction d'importation de modèle personnalisée d'Amazon Bedrock, les utilisateurs peuvent définir des politiques pour aborder des attaques d'injection rapides, des sujets restreints et protéger les données sensibles [9] [10].
5. Protections algorithmiques jailbreaking: Alors que Deepseek-R1 est vulnérable au jailbreaks algorithmique, l'utilisation de garde-corps tiers peut aider à atténuer ces risques. La mise en œuvre de mesures de sécurité robustes est cruciale pour éviter une mauvaise utilisation et garantir un déploiement responsable de l'IA [4] [7].
Ces garde-corps sont essentiels pour garantir le déploiement sûr et responsable des modèles Deepseek-R1, en particulier dans les environnements où la confidentialité des données et la précision du contenu sont essentielles.
Citations:
[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-eepseek
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-eepseek-and-other-fratier-reasoning-modes
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-afuly-manged-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-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-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/