„Deepseeek-R1“ modelių apsauginiai turėklai gali būti įdiegti naudojant įvairias technologijas ir sistemas, siekiant pagerinti saugumą ir saugumą. Čia yra keletas specifinių apsauginių turėklų tipų, kuriuos galima pritaikyti:
1. Jie gali būti taikomi „Deepseeek-R1“ diegimui „Amazon Bedrock Marketplace“ ir „Sagemaker Jumpstart“. Pagrindinės politikos yra turinio filtrai, temos filtrai, žodžių filtrai ir neskelbtini informacijos filtrai. Šie apsauginiai turėklai padeda išvengti kenksmingo turinio ir įvertinti modelį pagal saugos kriterijus [3] [10].
2. AI šliuzų apsauginiai turtai: tokie sprendimai kaip „Gloo AI Gateway“ gali veikti kaip tarpininkai, skirti įgyvendinti saugos valdiklius, greitai saugoti ir maršrutizavimui/perpildymui tarp visuomenės ir savarankiškų „Deepseee“ modelių. Ši sąranka leidžia užtikrinti srautą nepasikliaujant teikėjo API raktais ir leidžia srautui nukreipti į vietinius modelius, o ne viešus, be klientų supratimo [1].
3. ENKRYPT AI Guturiniai: „Enkrypt AI“ siūlo saugiai suderintus „Deepseek R1“ modelius, kuriuos galima suporuoti su jų apsauginiais turėklais. Šie apsauginiai turėklai yra skirti aptikti ir užkirsti kelią iki 99% atakų, užtikrinant papildomą saugumo lygį realaus pasaulio diegimui [8].
4. Pasirinktiniai apsauginiai turtai: Organizacijos gali sukurti pasirinktinius apsauginius turėklus, pritaikytus konkrečiems naudojimo atvejams. Pavyzdžiui, naudodamiesi „Amazon Bedrock“ pasirinktinio modelio importavimo funkcija, vartotojai gali apibrėžti politiką, skirtą skubių injekcijų atakų, apribojimų temoms ir apsaugoti neskelbtinus duomenis [9] [10].
5. Algoritminė kalėjimo apsauga: nors „Deepseeek-R1“ yra pažeidžiamas algoritminio kalinio, naudojant trečiųjų šalių apsauginius turėklus, gali padėti sušvelninti šią riziką. Tvirtų saugumo priemonių įgyvendinimas yra labai svarbus siekiant užkirsti kelią netinkamam naudojimui ir užtikrinti atsakingą AI diegimą [4] [7].
Šie apsauginiai turėklai yra būtini užtikrinant saugų ir atsakingą „Deepseeek-R1“ modelių diegimą, ypač tokiose aplinkose, kuriose duomenų privatumas ir turinio tikslumas yra kritiniai.
Citatos:
[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-ther-frontier-reasoning-models
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-avable-as-a-a-fulsy-ainage-serverless-model-in-mazon-bedrock/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-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-ngrypt-ai
[9] https://www.youtube.com/watch?v=DV42VLP-RMG
[10] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deploardments-with-amazon-bedrock-guardrails/