Leitplanken für Deepseek-R1-Modelle können mit verschiedenen Technologien und Rahmenbedingungen implementiert werden, um die Sicherheit zu verbessern. Hier sind einige spezifische Arten von Leitplanken, die angewendet werden können:
1. Amazon -Grundgestein: Diese bieten konfigurierbare Schutzmaßnahmen, um generative KI -Anwendungen sicher in Maßstab aufzubauen. Sie können auf Deepseek-R1-Bereitstellungen auf dem Amazon Bedrock Marketplace und auf Sagemaker Jumpstart angewendet werden. Zu den wichtigsten Richtlinien gehören Inhaltsfilter, Themenfilter, Wordfilter und sensible Informationsfilter. Diese Leitplanken verhindern schädliche Inhalte und bewerten das Modell anhand von Sicherheitskriterien [3] [10].
2. AI Gateway Guardrails: Lösungen wie Gloo AI Gateway können als Vermittler für die Umsetzung von Sicherheitskontrollen, das Umkämpfen und das Routing/das Failover zwischen öffentlichen und selbst gehosteten Deek-Modellen fungieren. Dieses Setup ermöglicht es, den Verkehr zu sichern, ohne sich auf API -Tasten der Anbieter zu verlassen, und ermöglicht es, den Verkehr an lokale Modelle anstelle von öffentlichen ohne Kundenbewusstsein zu leiten [1].
3.. Enkrypt AI-Leitplanken: Enkrypt AI bietet sicherlich ausgerichtete Deepseek R1-Modelle, die mit ihren Leitplanken kombiniert werden können. Diese Leitplanken sollen bis zu 99% der Angriffe erkennen und blockieren, was eine zusätzliche Sicherheitsebene für reale Bereitstellungen bietet [8].
4. Benutzerdefinierte Leitplanken: Organisationen können benutzerdefinierte Leitplanken erstellen, die auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Beispielsweise können Benutzer mithilfe der benutzerdefinierten Modellimportfunktion von Amazon Bedrock Richtlinien definieren, um schnelle Injektionsangriffe, eingeschränkte Themen und sensible Daten zu schützen [9] [10].
5. Algorithmic Jailbreak Protections: Während Deepseek-R1 für algorithmische Jailbreaking anfällig ist, kann die Verwendung von Wachplätzen von Drittanbietern dazu beitragen, diese Risiken zu mildern. Die Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen ist von entscheidender Bedeutung, um Missbrauch zu verhindern und eine verantwortungsvolle KI -Bereitstellung sicherzustellen [4] [7].
Diese Leitplanken sind wichtig, um die sichere und verantwortungsvolle Bereitstellung von Deekseek-R1-Modellen sicherzustellen, insbesondere in Umgebungen, in denen Datenschutz und Inhaltsgenauigkeit von entscheidender Bedeutung sind.
Zitate:
[1] https://www.solo.io/blog/navigating-teepseek-r1-security-concerns-and-guardrails
[2] https://composio.dev/blog/notes-on-the-new-leepseek-r1/
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-yepseek
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-indeepseek-and-other-frontier-rasoning-models
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-aful-managed-serverless-model-amazon-bedrock/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-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-peepseek-r1-model-by-enkrypt-ai
[9] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[10] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-teek-model-deployment-with-amazon-bedrock-guardrails/