При сравнении использования ограждений с DeepSeek-R1 с другими моделями искусственного интеллекта появляются несколько ключевых различий, в основном связанные с уязвимостью модели, эффективностью ограждений и конкретными проблемами, создаваемыми каждой моделью.
Deepseek-R1 специфики
- Уязвимость для джейлбрейка: Deepseek-R1 особенно восприимчива к алгоритмическому джейлбрейку, что позволяет злоумышленникам обходить ограничения безопасности и вызывать вредные ответы от модели [3] [7]. Эта уязвимость не является уникальной для DeepSeek-R1, но более выражена из-за его открытого природы и потенциально менее надежных механизмов безопасности по сравнению с другими моделями, такими как O1 Openai [7].
- Использование ограждений: в то время как Amazon Bendrock Guardrails могут быть применены к развертываниям DeepSeek-R1, эти ограждения в первую очередь эффективны для фильтрации вредных подсказок и мониторинга выходов. Однако эффективность этих ограждений может быть ограничена присущими уязвимостями модели [1] [4]. Реализация Guardrails имеет решающее значение для ответственного развертывания, но они не могут полностью смягчить риск джейлбрейка [3] [7].
-Соображения безопасности: экономичные методы обучения DeepSeek-R1, такие как обучение подкреплению и дистилляция, могли поставить под угрозу его механизмы безопасности, что сделало его более подверженным злоупотреблению [7]. Это требует использования надежных сторонних ограждений для обеспечения последовательной защиты безопасности и безопасности [7].
Сравнение с другими моделями ИИ
- Надежность ограждений: другие модели искусственного интеллекта, такие как модели Openai или Anpropic, часто поставляются с более надежными встроенными механизмами безопасности. Тем не менее, даже эти модели могут быть уязвимы для джейлбрейка атаки, если они не будут должным образом обеспечены внешними ограждениями [3]. Эффективность ограждений значительно варьируется в разных моделях, причем некоторые модели демонстрируют лучшую устойчивость к состязательным атакам [7].
- Масштабируемость и интеграция: ограждения для других моделей искусственного интеллекта могут быть более масштабируемыми и адаптируемыми в различных архитектурах искусственного интеллекта, особенно при интеграции с шлюзами искусственного интеллекта, которые обеспечивают централизованное управление и безопасность по нескольким моделям [2]. Напротив, ограждения DeepSeek-R1 больше сосредоточены на конкретных проблемах безопасности и могут потребовать дополнительной настройки для более широких приложений.
-Соответствие нормативным требованиям: как DeepSeek-R1, так и другие модели искусственного интеллекта требуют ограждений для обеспечения соответствия отраслевым правилам. Тем не менее, конкретные нормативные требования могут варьироваться, и ограждения должны быть адаптированы для решения этих уникальных проблем, особенно в высокорегулируемых секторах, таких как здравоохранение и финансы [4] [5].
Таким образом, хотя ограждения необходимы для всех моделей ИИ, их эффективность и реализация значительно различаются в зависимости от уязвимостей модели и конкретных проблем безопасности, которые она ставит. DeepSeek-R1 требует тщательного рассмотрения его уязвимостей и использования надежных внешних ограждений для снижения рисков, тогда как другие модели могут предлагать более интегрированные функции безопасности, но все же извлечь выгоду из дополнительных мер безопасности.
Цитаты:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-deepseek
[2] https://neuraltrust.ai/blog/ai-gateway-vs-guardrails
[3] https://far.ai/post/2025-02-r1-redteaming/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[5] https://www.guardrailsai.com/blog/introducing-the-ai-guardrails-index
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-what-security-teams-need-to-know?42a57130_page=2
[7] https://blogs.cisco.com/security/evaluation-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reaseing-delles
[8] https://www.fuzzylabs.ai/blog-post/guardrails-for-llms-a-tooling-comparison