Varstvo za modele Deepseek-R1 je mogoče implementirati z uporabo različnih tehnologij in okvirov za izboljšanje varnosti in varnosti. Tu je nekaj posebnih vrst varovalk, ki jih je mogoče uporabiti:
1. Amazon Bedrock Gardrails: Ti zagotavljajo nastavljive zaščitne ukrepe za varno gradnjo generativnih AI aplikacij v obsegu. Uporabljajo jih lahko pri Deepseek-R1 uvajanju na Amazon Bedrock Marketplace in SageMaker Jumpstart. Ključne pravilnike vključujejo filtre z vsebino, tematske filtre, besedne filtre in občutljive filtre informacij. Te varovalke pomagajo preprečiti škodljivo vsebino in ocenijo model glede na varnostna merila [3] [10].
2. AI Gateway Gurnirs: Rešitve, kot je Gloo AI Gateway, lahko delujejo kot posredniki za izvajanje varnostnih kontrol, hitro varovanje in usmerjanje/preklop med javnimi in samostojnimi deepseek modeli. Ta nastavitev omogoča zagotavljanje prometa, ne da bi se zanašali na tipke API ponudnika in omogoča usmerjanje prometa v lokalne modele namesto na javne brez ozaveščenosti strank [1].
3. Enkript AI Garrails: Enkrypt AI ponuja varnostno usklajene modele Deepseek R1, ki jih je mogoče seznaniti z njihovimi varovanji. Te varovarje so zasnovane tako, da odkrijejo in blokirajo do 99% napadov, kar zagotavlja dodatno plast varnosti za uvajanje v resničnem svetu [8].
4. varovalki po meri: Organizacije lahko ustvarijo varovalne varovalne ograje po meri, prilagojene določenim primerom uporabe. Na primer, s pomočjo funkcije uvoza modela Amazon Bedrock lahko uporabniki določijo pravilnike za obravnavo hitrih napadov vbrizgavanja, omejenih tem in varovanju občutljivih podatkov [9] [10].
5. Algoritmična jailbreaking zaščita: medtem ko je Deepseek-R1 ranljiv za algoritmično jailbreaking, lahko uporaba varovalk tretjih oseb lahko pomaga ublažiti ta tveganja. Izvajanje močnih varnostnih ukrepov je ključnega pomena za preprečevanje zlorabe in zagotovitev odgovorna uvajanja AI [4] [7].
Te varovalke so bistvene za zagotavljanje varne in odgovorne uvajanja modelov Deepseek-R1, zlasti v okoljih, kjer sta zasebnost podatkov in natančnost vsebine ključnega pomena.
Navedbe:
[1] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-Guardrails
[2] https://composio.dev/blog/notes-on-the-new-reepseek-r1/
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6v6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluting-security-risk-in-diepseek-and-other-frontier-loasoning-models
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-as-flue-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-cainer/
[7] https://far.ai/post/2025-02-r1-redteaming/
[8] https://www.enkryptai.com/blog/introducing-safety-ligned-deepseek-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-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/