Salīdzinot apsardzes līdzekļu izmantošanu ar DeepSEEK-R1 ar citiem AI modeļiem, rodas vairākas galvenās atšķirības, galvenokārt saistītas ar modeļa raksturīgajām ievainojamībām, apsardzes efektivitāti un katra modeļa radītajiem īpašajiem izaicinājumiem.
DeepSeek-R1 specifika
- Neaizsargātība pret jailbreaking: DeepSEEK-R1 ir īpaši jutīga pret algoritmisko Jailbreakingu, kas ļauj uzbrucējiem apiet drošības ierobežojumus un izraisīt modeļa kaitīgas reakcijas [3] [7]. Šī neaizsargātība nav raksturīga unikālai attiecībā uz DeepSeek-R1, bet ir izteiktāka, pateicoties tā atvērtā svara un potenciāli mazāk stabiliem drošības mehānismiem, salīdzinot ar citiem modeļiem, piemēram, Openai O1 [7].
- DeepSEEK-R1 izvietošanai var izmantot apsardzes līdzekļu izmantošanu: Kamēr Amazon pamatnes aizsargmargas var izmantot, šīs aizsargmargas galvenokārt ir efektīvas, lai filtrētu kaitīgas uzvednes un izvades uzraudzību. Tomēr šo aizsargmargu efektivitāti var ierobežot ar modeļa raksturīgajām ievainojamībām [1] [4]. Apsardzes rašu ieviešana ir būtiska atbildīgai izvietošanai, taču tās, iespējams, pilnībā mazina jailbreaking risku [3] [7].
-Drošības apsvērumi: DeepSEEK-R1 rentablās apmācības metodes, piemēram, pastiprināšanas mācīšanās un destilācija, iespējams, ir apdraudējušas tās drošības mehānismus, padarot to jutīgāku pret ļaunprātīgu izmantošanu [7]. Tas prasa izmantot spēcīgas trešo personu aizsargus, lai nodrošinātu konsekventu drošības un drošības aizsardzību [7].
Salīdzinājums ar citiem AI modeļiem
- Aizsargu izturība: citiem AI modeļiem, piemēram, Openai vai Antropic, bieži ir ar stabilākiem iebūvētiem drošības mehānismiem. Tomēr pat šie modeļi var būt neaizsargāti pret jailbreaking uzbrukumiem, ja tie nav pareizi nostiprināti ar ārējām apsardzēm [3]. Aizsargu efektivitāte dažādos modeļos ievērojami atšķiras, un daži modeļi demonstrē labāku izturību pret pretrunīgiem uzbrukumiem [7].
- Mērogojamība un integrācija: citu AI modeļu apsargi var būt mērogojamāki un pielāgojamāki dažādās AI arhitektūrās, it īpaši, ja tie ir integrēti ar AI vārtejām, kas nodrošina centralizētu pārvaldību un drošību vairākos modeļos [2]. Turpretī DeepSeek-R1 aizsargmargas ir vairāk vērstas uz īpašām bažām par drošību, un tām var būt nepieciešama papildu pielāgošana plašākām lietojumprogrammām.
-Normatīvā atbilstība: gan DeepSEEK-R1, gan citiem AI modeļiem ir vajadzīgas aizsargmargas, lai nodrošinātu rūpniecības noteikumu ievērošanu. Tomēr īpašās regulatīvās prasības var atšķirties, un aizsargmargas ir jāpielāgo, lai risinātu šos unikālos izaicinājumus, īpaši ļoti regulētās nozarēs, piemēram, veselības aprūpē un finansēs [4] [5].
Rezumējot, kaut arī apsardzes pasti ir nepieciešami visiem AI modeļiem, to efektivitāte un ieviešana ievērojami atšķiras atkarībā no modeļa raksturīgajām ievainojamībām un īpašajām drošības izaicinājumiem, ko tā rada. DeepSEEK-R1 ir rūpīgi jāizvērtē tās ievainojamība un spēcīgu ārējo apsargu izmantošana, lai mazinātu riskus, turpretī citi modeļi var piedāvāt vairāk integrētās drošības funkcijas, bet joprojām gūst labumu no papildu drošības pasākumiem.
Atsauces:
[1.]
[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-izployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[5] https://www.guardrailsai.com/blog/introducing-the-ai-guardrails-index
[6.]
[7] https://blogs.cisco.com/security/valuating-security-risk-in-depseek-and-other-frontier-streasoning modeles
[8] https://www.fuzzylabs.ai/blog-post/guardrails-for-llms-a-tooling-comparison