Skyddsräcken för Deepseek-R1-modeller kan implementeras med olika tekniker och ramar för att förbättra säkerheten och säkerheten. Här är några specifika typer av skyddsräcken som kan tillämpas:
1. Amazon Bedrock räcken: Dessa ger konfigurerbara skyddsåtgärder för att hjälpa till att bygga generativa AI -applikationer säkert i skala. De kan tillämpas på Deepseek-R1-distributioner på Amazon Bedrock Marketplace och Sagemaker Jumpstart. Viktiga policyer inkluderar innehållsfilter, ämnesfilter, ordfilter och känsliga informationsfilter. Dessa skyddsräcken hjälper till att förhindra skadligt innehåll och utvärdera modellen mot säkerhetskriterier [3] [10].
2. AI GATEWAY CUACHRAILS: Lösningar som Gloo Ai Gateway kan fungera som mellanhänder för att implementera säkerhetskontroller, snabb bevakning och routing/failover mellan offentliga och självhostade Deepseek-modeller. Denna installation möjliggör att säkra trafik utan att förlita sig på leverantörens API -nycklar och möjliggör dirigering av trafik till lokala modeller istället för offentliga utan klientmedvetenhet [1].
3. ENKRYPT AI Guardrails: Enkrypt AI erbjuder säkerhetsinriktade Deepseek R1-modeller som kan kopplas ihop med deras skyddsräcken. Dessa skyddsräcken är utformade för att upptäcka och blockera upp till 99% av attackerna, vilket ger ett extra lager av säkerhet för verkliga distributioner [8].
4. Anpassade skyddsräcken: Organisationer kan skapa anpassade skyddsräcken skräddarsydda efter specifika användningsfall. Till exempel, med hjälp av Amazon Bedrocks anpassade modellimportfunktion, kan användare definiera policyer för att hantera snabba injektionsattacker, begränsade ämnen och skydda känslig data [9] [10].
5. Algoritmiska jailbreaking-skydd: Medan Deepseek-R1 är sårbart för algoritmisk jailbreaking, kan användning av tredjeparts räckor hjälpa till att mildra dessa risker. Genomförande av robusta säkerhetsåtgärder är avgörande för att förhindra missbruk och säkerställa ansvarsfull AI -distribution [4] [7].
Dessa skyddsräcken är viktiga för att säkerställa en säker och ansvarsfull distribution av Deepseek-R1-modeller, särskilt i miljöer där datasekretess och innehållsnoggrannhet är kritiska.
Citeringar:
[1] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-anduardrails
[2] https://composio.dev/blog/notes-on-the-new-deepseek-r1/
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
]
]
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
[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
]