A DeepSeek-R1 modellek védőkorlátai különféle technológiák és keretek felhasználásával valósíthatók meg a biztonság és a biztonság fokozása érdekében. Íme néhány konkrét típusú védőkorlát, amelyek alkalmazhatók:
1. Amazon Bedrock Guardbils: Ezek konfigurálható biztosítékokat biztosítanak a generációs AI alkalmazások biztonságos felépítéséhez. Alkalmazhatók az Amazon alapkőzet-piacon és a Sagemaker JumpStart-on a DeepSeek-R1 telepítésekre. A legfontosabb irányelvek közé tartozik a tartalomszűrők, a téma szűrők, a szószűrők és az érzékeny információs szűrők. Ezek a védőkorlátok segítik a káros tartalom megelőzését és a modell értékelését a biztonsági kritériumok alapján [3] [10].
2. AI Gateway Guardrails: Az olyan megoldások, mint a Gloo AI Gateway, közvetítőként működhetnek a biztonsági ellenőrzések, az azonnali őrzés, valamint a nyilvános és az önállóan működő DeepSeek modellek közötti útválasztás/feladatátvétel érdekében. Ez a beállítás lehetővé teszi a forgalom biztosítását anélkül, hogy támaszkodna a szolgáltató API Keys -re, és lehetővé teszi a forgalom irányítását a helyi modellekhez, ahelyett, hogy az ügyfél -tudatosság nélkül nyilvános lenne [1].
3. ENKRYPT AI GUDARITRAILS: Az Enkrypt AI biztonsághoz igazodott mélyösés R1 modelleket kínál, amelyek párosíthatók a védőkorlátjukkal. Ezeket a védőkorlátokat úgy tervezték, hogy felismerjék és blokkolják a támadások akár 99% -át, és további biztonságot biztosítsanak a valós telepítésekhez [8].
4. Egyéni védőkorlátok: A szervezetek egyedi felhasználási esetekhez szabott egyedi védőkorlátokat hozhatnak létre. Például, az Amazon Bedrock egyedi modell importálási funkciójának használatával a felhasználók meghatározhatják az azonnali injekciós támadások, korlátozott témák és az érzékeny adatok védelme érdekében irányuló politikákat [9] [10].
5. Algoritmikus Jailbreaking védelem: Noha a DeepSeek-R1 kiszolgáltatott az algoritmikus jailbreaking számára, a harmadik fél őrök használata segíthet enyhíteni ezeket a kockázatokat. A robusztus biztonsági intézkedések végrehajtása elengedhetetlen a visszaélés megakadályozása és a felelősségteljes AI telepítés biztosítása érdekében [4] [7].
Ezek a védőkorlátok elengedhetetlenek a DeepSeek-R1 modellek biztonságos és felelősségteljes telepítésének biztosításához, különösen olyan környezetekben, ahol az adatvédelem és a tartalom pontossága kritikus jelentőségű.
Idézetek:
[1] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-guardrails
[2] https://composio.dev/blog/notes-on-ne-neepseek-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-reason-models
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a----ganged-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-container/
[7] https://far.ai/post/2025-02-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/