I guardrail per i modelli DeepSeek-R1 possono essere implementati utilizzando varie tecnologie e framework per migliorare la sicurezza e la sicurezza. Ecco alcuni tipi specifici di guardrail che possono essere applicati:
1. Possono essere applicati alle distribuzioni di DeepSeek-R1 sul mercato di Amazon Bedrock e Sagemaker Jumpstart. Le politiche chiave includono filtri dei contenuti, filtri argomenti, filtri delle parole e filtri di informazione sensibili. Questi guardrail aiutano a prevenire contenuti dannosi e valutare il modello dai criteri di sicurezza [3] [10].
2. AI Gateway Guardrails: soluzioni come Gloo Ai Gateway possono fungere da intermediari per implementare controlli di sicurezza, protezione rapida e routing/failover tra i modelli di profondità pubblici e autosufficienti. Questa configurazione consente di garantire il traffico senza fare affidamento sulle chiavi dell'API del provider e consente di instradare il traffico a modelli locali anziché su quelli pubblici senza consapevolezza del cliente [1].
3. Enkrypt Ai Guardrails: Enkrypt AI offre modelli DeepSeek R1 allineati alla sicurezza che possono essere abbinati ai loro guardrail. Questi guardrail sono progettati per rilevare e bloccare fino al 99% degli attacchi, fornendo un ulteriore livello di sicurezza per le distribuzioni del mondo reale [8].
4. Guardrail personalizzati: le organizzazioni possono creare guardrail personalizzati su misura per casi d'uso specifici. Ad esempio, utilizzando la funzione di importazione del modello personalizzata di Amazon Bedrock, gli utenti possono definire politiche per affrontare gli attacchi di iniezione rapidi, argomenti limitati e salvaguardare dati sensibili [9] [10].
5. Protezioni algoritmiche di prigione: mentre Deepseek-R1 è vulnerabile al jailbreak di jailbreak algoritmico, l'uso di guardrail di terze parti può aiutare a mitigare questi rischi. L'implementazione di solide misure di sicurezza è fondamentale per prevenire l'abuso e garantire una distribuzione responsabile dell'IA [4] [7].
Questi guardrail sono essenziali per garantire la distribuzione sicura e responsabile dei modelli DeepSeek-R1, in particolare in ambienti in cui la privacy dei dati e l'accuratezza dei contenuti sono fondamentali.
Citazioni:
[1] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-1-security-concerns-and-guardrails
[2] https://compopio.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-prisk-in-deepseek-and-other-frontier-ragioning-models
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-n1-now-available-as-a-ully-manage-serverless-model-in-amazon-derock/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-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-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/