DeepSEEK-R1 modeļu apsardzes līdzekļus var ieviest, izmantojot dažādas tehnoloģijas un ietvarus, lai uzlabotu drošību un drošību. Šeit ir daži specifiski apsardzes veidu veidi, kurus var izmantot:
1. Amazon pamatiežu aizsargmargas: tie nodrošina konfigurējamus aizsardzības pasākumus, lai palīdzētu droši izveidot ģeneratīvas AI lietojumprogrammas mērogā. Tos var piemērot DeepSEEK-R1 izvietošanai Amazon Bedrock Marketplace un Sagemaker Jumpstart. Galvenās politikas ietver satura filtrus, tēmas filtrus, vārdu filtrus un sensitīvus informācijas filtrus. Šīs aizsargmargas palīdz novērst kaitīgu saturu un novērtēt modeli pret drošības kritērijiem [3] [10].
2. AI Gateway aizsargmargas: tādi risinājumi kā Gloo AI Gateway var darboties kā starpnieki, lai ieviestu drošības kontroli, ātru apsardzi un maršrutēšanu/kļūmjpārliešanos starp publiskajiem un pašpietiekamajiem DeepSeek modeļiem. Šī iestatīšana ļauj nodrošināt trafiku, nepaļaujoties uz pakalpojumu sniedzēju API atslēgām, un ļauj maršrutēt trafiku uz vietējiem modeļiem, nevis publiskos modeļus bez klienta izpratnes [1].
3. Enkrypt AI aizsargmargas: Enkrypt AI piedāvā drošību izlīdzinātus DeepSeek R1 modeļus, kurus var pārī ar viņu aizsargmargām. Šīs aizsargmargas ir paredzētas, lai noteiktu un bloķētu līdz 99% no uzbrukumiem, nodrošinot papildu drošības slāni reālās pasaules izvietošanai [8].
4. Pielāgotās aizsargmargas: Organizācijas var izveidot pielāgotas aizsargmargas, kas pielāgotas konkrētiem lietošanas gadījumiem. Piemēram, izmantojot Amazon Bedrock pielāgoto modeļa importa funkciju, lietotāji var definēt politikas, lai risinātu tūlītējus injekcijas uzbrukumus, ierobežotus tēmas un aizsargāt sensitīvus datus [9] [10].
5. Algoritmiskā jailbreaking aizsardzība: Lai gan DeepSeek-R1 ir neaizsargāts pret algoritmisko Jailbreaking, trešo personu aizsargmargu izmantošana var palīdzēt mazināt šos riskus. Stingru drošības pasākumu ieviešana ir būtiska, lai novērstu nepareizu izmantošanu un nodrošinātu atbildīgu AI izvietošanu [4] [7].
Šīs aizsargmargas ir būtiskas, lai nodrošinātu DeepSEEK-R1 modeļu drošu un atbildīgu izvietošanu, īpaši vidē, kur datu privātuma un satura precizitāte ir kritiska.
Atsauces:
[1] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek--security-concerns-and-guardrails
[2] https://composio.dev/blog/notes-on-the-nedeepseek-r1/
[3.]
[4.]
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-Avable-as-a-ly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-distille-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-depseek-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-izployments-with-amazon-bedrock-guardrails/