Guardrails для моделей DeepSeek-R1 можна реалізувати за допомогою різних технологій та рамок для підвищення безпеки та безпеки. Ось кілька конкретних типів огородження, які можна застосувати:
1. Amazon BedRock Guardrails: Вони забезпечують налаштовані гарантії, які допоможуть побудувати генеративні програми AI безпечно в масштабі. Вони можуть бути застосовані до розгортання DeepSeek-R1 на ринку Amazon Bedrock Market та Sagemaker Jumpstart. Основні політики включають фільтри вмісту, тематичні фільтри, фільтри слів та конфіденційні фільтри інформації. Ці огородження допомагають запобігти шкідливому змісту та оцінювати модель проти критеріїв безпеки [3] [10].
2. AI Gateway Guardrails: такі рішення, як Gloo AI AI, можуть виступати посередниками для впровадження контролю безпеки, оперативного охорони та маршрутизації/відмови між загальнодоступними та самостійними моделями DeepSeek. Ця установка дозволяє забезпечити трафік, не покладаючись на клавіші API постачальника та дозволяє направляти трафік на локальні моделі замість публічних без обізнаності клієнтів [1].
3. Enkrypt AI Guardrails: Enkrypt AI пропонує моделі DeepSeek R1 DeepSeek R1, які можна поєднати з їхніми огородженнями. Ці огородження призначені для виявлення та блокування до 99% атак, забезпечуючи додатковий рівень безпеки для розгортання в реальному світі [8].
4. Спеціальні огородження: Організації можуть створювати спеціальні огородження, пристосовані до конкретних випадків використання. Наприклад, використовуючи функцію імпорту на замовлення Amazon Bedrock, користувачі можуть визначити політику для вирішення оперативних атак на впорскування, обмежених тем та захисту конфіденційних даних [9] [10].
5. Захист алгоритмічних джейлблів: хоча DeepSeek-R1 вразливий до алгоритмічних джейлблів, використовуючи сторонні огородження, може допомогти пом'якшити ці ризики. Реалізація надійних заходів безпеки має вирішальне значення для запобігання зловживань та забезпечення відповідального розгортання AI [4] [7].
Ці огородження є важливими для забезпечення безпечного та відповідального розгортання моделей DeepSeek-R1, особливо в середовищах, де конфіденційність даних та точність вмісту є критичними.
Цитати:
[1] https://www.solo.io/blog/navitating-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/evaluting-securit
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-tly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-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-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/