Palyginus apsauginių turėklų naudojimą su „Deepseek-R1“ su kitais AI modeliais, atsiranda keli pagrindiniai skirtumai, visų pirma susiję su būdingu modelio pažeidžiamumu, apsauginių turėklų efektyvumu ir kiekvieno modelio keliamus specifinius iššūkius.
„Deepseek-R1“ specifika
- Pažeidžiamumas kalėjimui: „Deepseek-R1“ yra ypač jautrus algoritminiam kalėjimui, kuris leidžia užpuolikams apeiti saugos apribojimus ir iš modelio sukelti kenksmingus atsakymus [3] [7]. Šis pažeidžiamumas nėra būdingas tik „Deepseeek-R1“, tačiau yra ryškesnis dėl savo atviro svorio pobūdžio ir potencialiai mažiau tvirtų saugos mechanizmų, palyginti su kitais modeliais, tokiais kaip „Openai“ O1 [7].
- Gvarsų naudojimas: Nors „Amazon“ uolienų apsauginiams turėklams galima pritaikyti „Deepseeek-R1“ diegimui, šie apsauginiai turėklai pirmiausia yra veiksmingi kenksmingų raginimų filtruojimui ir stebėjimo išėjimams. Tačiau šių apsauginių turėklų efektyvumą gali apriboti būdingi modelio pažeidžiamumai [1] [4]. Gvarsčių diegimas yra labai svarbus atsakingam dislokavimui, tačiau jie gali nevisiškai sumažinti kalėjimo riziką [3] [7].
-Saugumo sumetimai: „Deepseeek-R1“ ekonominiai mokymo metodai, tokie kaip mokymasis stiprinimas ir distiliavimas, galėjo pakenkti jo saugos mechanizmams, todėl jis tampa jautresnis netinkamam naudojimui [7]. Tam reikia naudoti tvirtas trečiųjų šalių apsaugines apsaugines priemones, kad būtų užtikrinta nuolatinė saugos ir saugos apsaugos priemonės [7].
palyginimas su kitais AI modeliais
- Gvardžių tvirtumas: Kiti AI modeliai, tokie kaip „Openai“ ar „Anthropic“, dažnai būna su patikimesniais įmontuotais saugos mechanizmais. Tačiau net šie modeliai gali būti pažeidžiami dėl kalėjimo atakų, jei jie nėra tinkamai pritvirtinti išoriniais apsauginiais turėklais [3]. Gvarsčių veiksmingumas skirtinguose modeliuose labai skiriasi, kai kai kurie modeliai parodo geresnį atsparumą prieštaringoms atakoms [7].
- Mastelio keitimas ir integracija: Kitų AI modelių apsauginiai turėklai gali būti labiau keičiami ir pritaikomi įvairiose AI architektūrose, ypač kai jie yra integruoti su AI šliuzais, užtikrinančiais centralizuotą valdymą ir saugumą keliuose modeliuose [2]. Priešingai, „Deepseek-R1“ apsauginiai turėklai yra labiau orientuoti į konkrečius saugos problemas ir gali reikėti papildomo pritaikymo platesnėms programoms.
-Reguliavimo laikymasis: Tiek „Deepseeek-R1“, tiek kiti AI modeliai reikalauja turėklų, kad būtų užtikrinta atitinkamų pramonės taisyklių laikymasis. Tačiau konkretūs reguliavimo reikalavimai gali skirtis, todėl apsauginiai turėklai turi būti pritaikyti šiems unikaliems iššūkiams spręsti, ypač labai reguliuojamuose sektoriuose, tokiuose kaip sveikatos priežiūra ir finansai [4] [5].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors apsauginiai turėklai yra būtini visiems AI modeliams, jų efektyvumas ir įgyvendinimas labai skiriasi priklausomai nuo būdingų modelio pažeidžiamumų ir konkrečių jo keliamų saugumo iššūkių. „Deepseek-R1“ reikalauja atidžiai apsvarstyti savo pažeidžiamumą ir patikimų išorinių apsauginių turėklų naudojimą, kad būtų galima sušvelninti riziką, tuo tarpu kiti modeliai gali pasiūlyti daugiau integruotų saugos funkcijų, tačiau vis tiek naudos iš papildomų saugumo priemonių.
Citatos:
[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-deploardments-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-reed-to-known-knknow?42a57130_page=2
[7] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security -risk-in-deepseek-and-ther-frontier-reasoning-models
[8] https://www.fuzzylabs.ai/blog-post/guardrails-for-llms-atooling-comparion