Pagar untuk model Deepseek-R1 dapat diimplementasikan menggunakan berbagai teknologi dan kerangka kerja untuk meningkatkan keselamatan dan keamanan. Berikut adalah beberapa jenis pagar pembatas tertentu yang dapat diterapkan:
1. Amazon Bedrock Gagar: Ini memberikan perlindungan yang dapat dikonfigurasi untuk membantu membangun aplikasi AI generatif dengan aman dalam skala. Mereka dapat diterapkan pada penyebaran Deepseek-R1 di Amazon Bedrock Marketplace dan Sagemaker Jumpstart. Kebijakan utama meliputi filter konten, filter topik, filter kata, dan filter informasi sensitif. Pagar ini membantu mencegah konten berbahaya dan mengevaluasi model terhadap kriteria keamanan [3] [10].
2. AI Gateway Guardrails: Solusi seperti GLOO AI Gateway dapat bertindak sebagai perantara untuk menerapkan kontrol keamanan, penjagaan yang cepat, dan perutean/failover antara model Deepseek publik dan yang diselenggarakan sendiri. Pengaturan ini memungkinkan untuk mengamankan lalu lintas tanpa mengandalkan tombol API penyedia dan memungkinkan routing traffic ke model lokal alih -alih yang publik tanpa kesadaran klien [1].
3. Enkrypt AI Gagar: Enkrypt AI menawarkan model Deepseek R1 yang selaras dengan keselamatan yang dapat dipasangkan dengan pagar pembatas mereka. Pagar ini dirancang untuk mendeteksi dan memblokir hingga 99% serangan, memberikan lapisan keamanan tambahan untuk penyebaran dunia nyata [8].
4. Pagar khusus: Organisasi dapat membuat pagar khusus yang disesuaikan dengan kasus penggunaan tertentu. Misalnya, menggunakan fitur impor model kustom Amazon Bedrock, pengguna dapat menentukan kebijakan untuk mengatasi serangan injeksi yang cepat, topik terbatas, dan melindungi data sensitif [9] [10].
5. Perlindungan jailbreak algoritmik: Sementara Deepseek-R1 rentan terhadap jailbreak algoritmik, menggunakan pagar pembatas pihak ketiga dapat membantu mengurangi risiko ini. Menerapkan langkah -langkah keamanan yang kuat sangat penting untuk mencegah penyalahgunaan dan memastikan penyebaran AI yang bertanggung jawab [4] [7].
Pagar ini sangat penting untuk memastikan penyebaran model Deepseek-R1 yang aman dan bertanggung jawab, terutama di lingkungan di mana privasi data dan akurasi konten sangat penting.
Kutipan:
[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-reasoning-models
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-fly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-grarge-model-nference-container/
[7] https://far.ai/post/2025-02-r1-redteaming/
[8] https://www.enkryptai.com/blog/introducing-safety-ligned-deepseek-r1-odel-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/