Guardrails สำหรับโมเดล Deepseek-R1 สามารถนำไปใช้ได้โดยใช้เทคโนโลยีและเฟรมเวิร์กต่างๆเพื่อเพิ่มความปลอดภัยและความปลอดภัย ต่อไปนี้เป็นบางประเภทของร่องรอยที่สามารถนำไปใช้:
1. Amazon Bedrock Guardrails: สิ่งเหล่านี้ให้การป้องกันที่กำหนดค่าได้เพื่อช่วยสร้างแอปพลิเคชัน AI แบบกำเนิดอย่างปลอดภัยในระดับ พวกเขาสามารถนำไปใช้กับการปรับใช้ Deepseek-R1 ในตลาด Amazon Bedrock และ Sagemaker Jumpstart นโยบายที่สำคัญรวมถึงตัวกรองเนื้อหาตัวกรองหัวข้อตัวกรองคำและตัวกรองข้อมูลที่ละเอียดอ่อน guardrails เหล่านี้ช่วยป้องกันเนื้อหาที่เป็นอันตรายและประเมินแบบจำลองกับเกณฑ์ความปลอดภัย [3] [10]
2. AI Gateway Guardrails: โซลูชันเช่น Gloo AI Gateway สามารถทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการใช้การควบคุมความปลอดภัยการป้องกันที่รวดเร็วและการกำหนดเส้นทาง/ความล้มเหลวระหว่างโมเดลสาธารณะลึกและตัวเอง การตั้งค่านี้ช่วยให้การรักษาความปลอดภัยการรับส่งข้อมูลโดยไม่ต้องพึ่งพาปุ่ม API ของผู้ให้บริการและเปิดใช้งานการกำหนดเส้นทางการรับส่งข้อมูลไปยังรุ่นท้องถิ่นแทนที่จะเป็นสาธารณะโดยไม่ต้องรับรู้ลูกค้า [1]
3. Enkrypt AI Guardrails: Enkrypt AI นำเสนอรุ่น Deepseek R1 ที่สอดคล้องกับความปลอดภัยซึ่งสามารถจับคู่กับรั้วได้ ร่องรอยเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อตรวจจับและปิดกั้นการโจมตีมากถึง 99% โดยให้ความปลอดภัยเพิ่มเติมสำหรับการปรับใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง [8]
4. Guardrails ที่กำหนดเอง: องค์กรสามารถสร้างรั้วที่กำหนดเองได้ซึ่งเหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะ ตัวอย่างเช่นการใช้คุณสมบัติการนำเข้าโมเดลที่กำหนดเองของ Amazon Bedrock ผู้ใช้สามารถกำหนดนโยบายเพื่อจัดการกับการโจมตีฉีดทันทีหัวข้อที่ จำกัด และการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน [9] [10]
5. อัลกอริทึมการป้องกันการแหกคุก: ในขณะที่ Deepseek-R1 มีความเสี่ยงต่อการเร่าร้อนอัลกอริทึมโดยใช้รั้วบุคคลที่สามสามารถช่วยบรรเทาความเสี่ยงเหล่านี้ได้ การใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งสำคัญในการป้องกันการใช้งานในทางที่ผิดและตรวจสอบให้แน่ใจว่าการปรับใช้ AI รับผิดชอบ [4] [7]
guardrails เหล่านี้มีความสำคัญต่อการสร้างความมั่นใจในการปรับใช้ที่ปลอดภัยและรับผิดชอบของโมเดล Deepseek-R1 โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความแม่นยำของเนื้อหามีความสำคัญ
การอ้างอิง:
[1] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-uardrails
[2] https://composio.dev/blog/notes-on-the-new-deepseek-r1/
[3] https://repost.aws/Questions/QUM-C06QE1R6EV6BNSDBETGA/BEDROCK-GEARRAILS-WITHSEEEK
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-hrontier-reasoning-models
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-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-container/
[7] https://far.ai/post/2025-02-r1-redteaming/
[8] https://www.enkryptai.com/blog/introducing-safety-alligned-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/