Các bảo vệ cho các mô hình DeepSeek-R1 có thể được triển khai bằng các công nghệ và khung khác nhau để tăng cường an toàn và bảo mật. Dưới đây là một số loại bảo vệ cụ thể có thể được áp dụng:
1. Amazon Bedrock Guardrails: Chúng cung cấp các biện pháp bảo vệ có thể định cấu hình để giúp xây dựng các ứng dụng AI tổng quát một cách an toàn ở quy mô. Chúng có thể được áp dụng cho các triển khai Deepseek-R1 trên Amazon Bedrock Marketplace và Sagemaker Jumpstart. Các chính sách chính bao gồm các bộ lọc nội dung, bộ lọc chủ đề, bộ lọc từ và bộ lọc thông tin nhạy cảm. Các bảo vệ này giúp ngăn chặn nội dung có hại và đánh giá mô hình theo tiêu chí an toàn [3] [10].
2. AI Gateway Guardrails: Các giải pháp như Gloo AI Gateway có thể đóng vai trò là trung gian để thực hiện các điều khiển bảo mật, bảo vệ kịp thời và định tuyến/chuyển đổi dự phòng giữa các mô hình DeepSeek công khai và tự lưu trữ. Thiết lập này cho phép đảm bảo lưu lượng truy cập mà không cần dựa vào các khóa API của nhà cung cấp và cho phép định tuyến lưu lượng truy cập đến các mô hình cục bộ thay vì công khai mà không cần nhận thức của khách hàng [1].
3. Các lan can này được thiết kế để phát hiện và chặn tới 99% các cuộc tấn công, cung cấp một lớp bảo mật bổ sung cho triển khai trong thế giới thực [8].
4. Bảo vệ tùy chỉnh: Các tổ chức có thể tạo các lan can tùy chỉnh phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể. Chẳng hạn, sử dụng tính năng nhập mô hình tùy chỉnh của Amazon Bedrock, người dùng có thể xác định các chính sách để giải quyết các cuộc tấn công tiêm kịp thời, các chủ đề bị hạn chế và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm [9] [10].
5. Bảo vệ Jailbreaking thuật toán: Trong khi Deepseek-R1 dễ bị tổn thương trước sự phá vỡ thuật toán, sử dụng các lan can của bên thứ ba có thể giúp giảm thiểu những rủi ro này. Việc thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ là rất quan trọng để ngăn ngừa lạm dụng và đảm bảo triển khai AI có trách nhiệm [4] [7].
Các bảo vệ này rất cần thiết để đảm bảo triển khai an toàn và có trách nhiệm của các mô hình DeepSeek-R1, đặc biệt là trong các môi trường nơi độ riêng tư và độ chính xác của nội dung là rất quan trọng.
Trích dẫn:
[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
.
.
[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
.