Saat membandingkan penggunaan pagar pembatas dengan Deepseek-R1 dengan model AI lainnya, beberapa perbedaan utama muncul, terutama terkait dengan kerentanan yang melekat pada model, efektivitas pagar pembatas, dan tantangan spesifik yang ditimbulkan oleh masing-masing model.
Spesifik
Deepseek-R1
- Kerentanan terhadap jailbreak: Deepseek-R1 sangat rentan terhadap jailbreaking algoritmik, yang memungkinkan penyerang untuk memotong pembatasan keselamatan dan mendapatkan respons berbahaya dari model [3] [7]. Kerentanan ini tidak unik untuk Deepseek-R1 tetapi lebih jelas karena sifatnya yang terbuka dan mekanisme keamanan yang berpotensi kurang kuat dibandingkan dengan model lain seperti Openai's O1 [7].
- Penggunaan pagar: sementara pagar pagar Amazon Bedrock dapat diterapkan pada penyebaran Deepseek-R1, pagar pembatas ini terutama efektif untuk menyaring petunjuk berbahaya dan memantau output. Namun, efektivitas pagar pembatas ini dapat dibatasi oleh kerentanan yang melekat pada model [1] [4]. Menerapkan panduan sangat penting untuk penyebaran yang bertanggung jawab, tetapi mereka mungkin tidak sepenuhnya mengurangi risiko jailbreak [3] [7].
-Pertimbangan Keamanan: Metode pelatihan yang hemat biaya Deepseek-R1, seperti pembelajaran penguatan dan distilasi, mungkin telah mengganggu mekanisme keamanannya, membuatnya lebih rentan terhadap penyalahgunaan [7]. Ini mengharuskan penggunaan pagar pembatas pihak ketiga yang kuat untuk memastikan perlindungan keselamatan dan keamanan yang konsisten [7].
Perbandingan dengan model AI lainnya
- Ketahanan pagar: Model AI lainnya, seperti yang dari Openai atau Antropik, sering datang dengan mekanisme keamanan bawaan yang lebih kuat. Namun, bahkan model -model ini dapat rentan terhadap serangan jailbreaking jika tidak diamankan dengan benar dengan pagar eksternal [3]. Efektivitas pagar pagar bervariasi secara signifikan di berbagai model, dengan beberapa model menunjukkan resistensi yang lebih baik terhadap serangan permusuhan [7].
- Skalabilitas dan Integrasi: Pagar untuk model AI lainnya mungkin lebih terukur dan dapat disesuaikan di berbagai arsitektur AI, terutama ketika diintegrasikan dengan gateway AI yang menyediakan manajemen dan keamanan terpusat di berbagai model [2]. Sebaliknya, pagar pembatas Deepseek-R1 lebih fokus pada masalah keamanan tertentu dan mungkin memerlukan kustomisasi tambahan untuk aplikasi yang lebih luas.
-Kepatuhan peraturan: Baik Deepseek-R1 dan model AI lainnya memerlukan pagar untuk memastikan kepatuhan terhadap peraturan khusus industri. Namun, tuntutan peraturan spesifik dapat bervariasi, dan pagar harus disesuaikan untuk mengatasi tantangan unik ini, terutama di sektor -sektor yang sangat diatur seperti perawatan kesehatan dan keuangan [4] [5].
Singkatnya, sementara pagar sangat penting untuk semua model AI, keefektifan dan implementasinya sangat bervariasi tergantung pada kerentanan yang melekat pada model dan tantangan keamanan spesifik yang ditimbulkannya. Deepseek-R1 membutuhkan pertimbangan yang cermat tentang kerentanannya dan penggunaan pagar eksternal yang kuat untuk mengurangi risiko, sedangkan model lain mungkin menawarkan fitur keselamatan yang lebih terintegrasi tetapi masih mendapat manfaat dari langkah-langkah keamanan tambahan.
Kutipan:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-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-the-ai-guardrails-index
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-what-security-teams-need-to-now?42a57130_page=2
[7] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
[8] https://www.fuzzylabs.ai/blog-post/guardrails-for-llms-a-tooling-comparison