Deepseek-R1 modelleri için korkuluklar, güvenlik ve güvenliği artırmak için çeşitli teknolojiler ve çerçeveler kullanılarak uygulanabilir. İşte uygulanabilecek bazı özel kasaba türleri:
1. Amazon Bedrock Korkuluklar: Bunlar, üretken AI uygulamalarının güvenli bir şekilde ölçeklendirilmesine yardımcı olmak için yapılandırılabilir önlemler sağlar. Amazon Bedrock Marketplace ve Sagemaker Jumpstart'taki Deepseek-R1 dağıtımlarına uygulanabilirler. Temel politikalar içerik filtreleri, konu filtreleri, kelime filtreleri ve hassas bilgi filtreleri içerir. Bu korkuluklar zararlı içeriği önlemeye yardımcı olur ve modeli güvenlik kriterlerine karşı değerlendirir [3] [10].
2. AI Ağ Geçidi Korkulukları: Gloo AI Gateway gibi çözümler, kamu ve kendi kendine barındırılan Deepseek modelleri arasında güvenlik kontrolleri, hızlı koruma ve yönlendirme/yük devretme uygulamak için aracılar görevi görebilir. Bu kurulum, sağlayıcı API anahtarlarına güvenmeden trafiğin güvence altına alınmasına izin verir ve trafiğin müşteri farkındalığı olmadan halka açık olanlar yerine yerel modellere yönlendirilmesini sağlar [1].
3. Enkrypt AI Korkuluklar: Enkrypt AI, korkuluklarıyla eşleştirilebilen güvenliğe uyumlu Deepseek R1 modelleri sunar. Bu korkuluklar, gerçek dünyadaki dağıtımlar için ek bir güvenlik katmanı sağlayarak saldırıların% 99'unu tespit etmek ve engellemek için tasarlanmıştır [8].
4. Özel Korkuluklar: Organizasyonlar, belirli kullanım durumlarına göre uyarlanmış özel korkuluklar oluşturabilir. Örneğin, Amazon Bedrock'un Özel Model İçe Aktarma özelliğini kullanarak, kullanıcılar hızlı enjeksiyon saldırılarını, kısıtlı konuları ve hassas verileri korumak için politikaları tanımlayabilir [9] [10].
5. Algoritmik jailbreaking korumaları: Deepseek-R1 algoritmik jailbreaking'e karşı savunmasız olsa da, üçüncü taraf korkuluklar kullanmak bu riskleri azaltmaya yardımcı olabilir. Kötüye kullanımı önlemek ve sorumlu AI dağıtımını sağlamak için sağlam güvenlik önlemlerinin uygulanması çok önemlidir [4] [7].
Bu korkuluklar, özellikle veri gizliliği ve içerik doğruluğunun kritik olduğu ortamlarda, Deepseek-R1 modellerinin güvenli ve sorumlu bir şekilde konuşlandırılmasını sağlamak için gereklidir.
Alıntılar:
[1] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-guardrails
[2] https://composio.dev/blog/notes-the-newe-depseek-r1/
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6eve
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-depseek-and-frontier-weasoning-modeller
[5] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-evailable-acle-ullisy-solleged-sverless-model-in-amazon-bedrock/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[7] https://far.ai/post/2025-02-r1-redteaming/
[8] https://www.enkryptai.com/blog/introducing-forety-igned-deepseek-r1-model-by-nkrypt-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-brock-guardrails/