Las barandillas para los modelos Deepseek-R1 se pueden implementar utilizando varias tecnologías y marcos para mejorar la seguridad. Aquí hay algunos tipos específicos de barandillas que se pueden aplicar:
1. Amazon Bedrock -Buards: estos proporcionan salvaguardas configurables para ayudar a construir aplicaciones generativas de IA de manera segura a escala. Se pueden aplicar a las implementaciones de Deepseek-R1 en Amazon Bedrock Marketplace y Sagemaker Jumpstart. Las políticas clave incluyen filtros de contenido, filtros de temas, filtros de palabras y filtros de información confidencial. Estas barandillas ayudan a prevenir contenido dañino y evaluar el modelo contra los criterios de seguridad [3] [10].
2. AI Gateway Buardroels: soluciones como Gloo Ai Gateway pueden actuar como intermediarios para implementar controles de seguridad, vigilancia rápida y enrutamiento/conmutación por error entre modelos públicos y autohostados de profundidad profunda. Esta configuración permite asegurar el tráfico sin depender de las claves de la API del proveedor y permite enrutar el tráfico a los modelos locales en lugar de los públicos sin conciencia del cliente [1].
3. Enkrypt Ai Guardroils: Enkrypt Ai ofrece modelos DeepSeek R1 alineados con seguridad que se pueden combinar con sus barandillas. Estas barandillas están diseñadas para detectar y bloquear hasta el 99% de los ataques, proporcionando una capa adicional de seguridad para las implementaciones del mundo real [8].
4. Guardacas personalizadas: las organizaciones pueden crear barandillas personalizadas adaptadas a casos de uso específicos. Por ejemplo, utilizando la función de importación del modelo personalizado de Amazon Bedrock, los usuarios pueden definir políticas para abordar ataques de inyección de inmediato, temas restringidos y salvaguardar datos confidenciales [9] [10].
5. Protecciones algorítmicas de jail: si bien Deepseek-R1 es vulnerable al jailbreaking algorítmico, el uso de barandillas de terceros puede ayudar a mitigar estos riesgos. La implementación de medidas de seguridad sólidas es crucial para evitar el mal uso y garantizar la implementación de AI responsable [4] [7].
Estas barandillas son esenciales para garantizar la implementación segura y responsable de los modelos Deepseek-R1, especialmente en entornos donde la privacidad de los datos y la precisión del contenido son críticos.
Citas:
[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--tero-frontier-razoning-models
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-husly-managed-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-inference-container/
[7] https://far.ai/post/2025-02-r1-redteaming/
[8] https://www.enkryptai.com/blog/introducing-safety-aligned-deepseek-r1-model-by-enkrypt-ai
[9] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[10] https://aws.amazon.com/blogs/machine-letarning/protect-your-deepseek-model-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/