Os modelos de proteção para os modelos Deepseek-R1 podem ser implementados usando várias tecnologias e estruturas para aprimorar a segurança. Aqui estão alguns tipos específicos de corrimãos que podem ser aplicados:
1. Amazon Bedrock Guardrails: Eles fornecem salvaguardas configuráveis para ajudar a criar aplicativos de IA generativos com segurança em escala. Eles podem ser aplicados a implantações Deepseek-R1 no Amazon Bedrock Marketplace e no Sagemaker Jumpstart. As principais políticas incluem filtros de conteúdo, filtros de tópicos, filtros de palavras e filtros de informações confidenciais. Esses corrimãos ajudam a prevenir conteúdo prejudicial e avaliar o modelo em relação aos critérios de segurança [3] [10].
2. AI Gateway Guardrails: soluções como Gloo AI Gateway podem atuar como intermediários para implementar controles de segurança, proteção rápida e roteamento/failover entre os modelos Deepseek, público e auto-hospedado. Essa configuração permite garantir o tráfego sem depender das teclas da API do fornecedor e permite o tráfego de roteamento para modelos locais, em vez de públicos sem a conscientização do cliente [1].
3. Enkrypt Ai Guardrails: Enkrypt Ai oferece modelos Deepseek R1 alinhados à segurança que podem ser combinados com seus corrimãos. Esses corrimãos são projetados para detectar e bloquear até 99% dos ataques, fornecendo uma camada adicional de segurança para implantações do mundo real [8].
4. Por exemplo, usando o recurso de importação de modelo personalizado da Amazon Bedrock, os usuários podem definir políticas para abordar ataques de injeção imediata, tópicos restritos e proteger dados sensíveis a [9] [10].
5. Proteções algorítmicas de jailbreak: Embora o Deepseek-R1 seja vulnerável ao jailbreakbreakbreak de algorítmico, o uso de corrimãos de terceiros pode ajudar a mitigar esses riscos. A implementação de medidas robustas de segurança é crucial para evitar o uso indevido e garantir a implantação responsável da IA [4] [7].
Esses corrimãos são essenciais para garantir a implantação segura e responsável dos modelos Deepseek-R1, especialmente em ambientes em que a privacidade de dados e a precisão do conteúdo são críticas.
Citações:
[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-bisk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek--now-available-as--ly-ly-anaged-severless-model-in-amazon-bedrock/
[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-sáfety-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-deplantmentions-with-amazon-bedrock-guardrails/