Gospody dla modeli DeepSeek-R1 można wdrożyć przy użyciu różnych technologii i ram w celu zwiększenia bezpieczeństwa. Oto kilka konkretnych rodzajów poręczy, które można zastosować:
1. Gospodarki Bedrock Amazon: Zapewniają one konfigurowalne zabezpieczenia, które pomagają bezpiecznie budować generatywne aplikacje AI na dużą skalę. Można je zastosować do wdrożeń DeepSeek-R1 na rynku Bedrock Amazon i Sagemaker Jumpstart. Kluczowe zasady obejmują filtry treści, filtry tematyczne, filtry słów i poufne filtry informacyjne. Te poręcze pomagają zapobiegać szkodliwej treści i oceniają model pod kątem kryteriów bezpieczeństwa [3] [10].
2. Gateway Gateway Gateway: Rozwiązania takie jak Gloo AI Gateway mogą działać jako pośrednicy w celu wdrożenia kontroli bezpieczeństwa, szybkiego ochrony i routingu/przełączania awaryjnego między modelami Deepeek. Ta konfiguracja pozwala na zabezpieczenie ruchu bez polegania na klucze API dostawcy i umożliwia ruch w kierunku modeli lokalnych zamiast publicznych bez świadomości klienta [1].
3. PRYTRAILS AI PRICRYPT: PRICRYPT AI oferuje modele Deepseek R1, które można sparować z ich poręczami. Te poręcze są zaprojektowane do wykrywania i blokowania do 99% ataków, zapewniając dodatkową warstwę bezpieczeństwa w zakresie wdrożeń w świecie rzeczywistym [8].
4. Niestandardowe poręczy: Organizacje mogą tworzyć niestandardowe poręczy dostosowane do określonych przypadków użycia. Na przykład, korzystając z funkcji importu niestandardowego modelu Amazon Bedrock, użytkownicy mogą definiować zasady w celu rozwiązania szybkiego ataku wtrysku, ograniczonych tematów i ochrony poufnych danych [9] [10].
5. Algorytmiczne zabezpieczenia jailbraining: Podczas gdy Deepseek-R1 jest podatne na algorytmiczne jailbreaking, użycie poręczy stron trzecich może pomóc w ograniczeniu tych ryzyka. Wdrożenie solidnych środków bezpieczeństwa ma kluczowe znaczenie, aby zapobiec niewłaściwemu użyciu i zapewnienia odpowiedzialnego wdrożenia AI [4] [7].
Te poręcze są niezbędne do zapewnienia bezpiecznego i odpowiedzialnego wdrażania modeli DeepSeek-R1, szczególnie w środowiskach, w których prywatność danych i dokładność treści są krytyczne.
Cytaty:
[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-other-frontier-reassing-models
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-ow-avaailable-as-a-ly-mananaged-serless-model-n-amazon-bedrock/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/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-r1-model-ba-enkrypt-ai
[9] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[10] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deploy-with-amazon-bedrock-guardrails/