Guardrails для моделей DeepSeek-R1 могут быть реализованы с использованием различных технологий и структур для повышения безопасности и безопасности. Вот несколько конкретных типов ограждений, которые можно применять:
1. Amazon Bedrock Guardrails: Они предоставляют настраиваемые гарантии, чтобы помочь безопасно создавать генеративные приложения ИИ в масштабе. Они могут быть применены к развертываниям DeepSeek-R1 на Amazon Bedrock Marketplace и Jumpstart Sagemaker. Ключевые политики включают в себя фильтры контента, тематические фильтры, фильтры слов и конфиденциальные информационные фильтры. Эти ограждения помогают предотвратить вредное содержание и оценивать модель против критериев безопасности [3] [10].
2. AI Gateway Guardrails: такие решения, как Gloo Ai Gateway, могут выступать в качестве посредников для реализации управления безопасностью, быстрого охраны и маршрутизации/отказа между общественными и самостоятельными моделями Deepseek. Эта настройка позволяет обеспечить трафик, не полагаясь на клавиши API -поставщиков и позволяет маршрутизации трафика на локальные модели вместо общественных без осведомленности клиента [1].
3. Enkrypt AI Guardrails: Enkrypt AI предлагает модели DeepSeek R1, выравниваемые безопасности, которые можно в сочетании с их ограждениями. Эти ограждения предназначены для обнаружения и блокировки до 99% атак, обеспечивая дополнительный уровень безопасности для развертывания реального мира [8].
4. Пользовательские ограждения: организации могут создавать пользовательские ограждения, адаптированные к конкретным вариантам использования. Например, используя функцию импорта модели Amazon Bedrock, пользователи могут определять политики для решения вопросов быстрого впрыска, ограниченных тем и защитных конфиденциальных данных [9] [10].
5. Алгоритмическая джейлбрейская защита: в то время как DeepSeek-R1 уязвим для алгоритмического джейлбрейка, использование сторонних ограждений может помочь снизить эти риски. Реализация надежных мер безопасности имеет решающее значение для предотвращения неправильного использования и обеспечения ответственного развертывания ИИ [4] [7].
Эти ограждения важны для обеспечения безопасного и ответственного развертывания моделей DeepSeek-R1, особенно в средах, где конфиденциальность данных и точность контента имеют решающее значение.
Цитаты:
[1] https://www.solo.io/blog/navigating-ideepseek-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-deepseek
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reaseing-dels
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-ably-manged-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-infere-container/
[7] https://far.ai/post/2025-02-r1-redteaming/
[8] https://www.enkryptai.com/blog/introducing-safety-alceed-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/