Порівнюючи використання Guardrails з DeepSeek-R1 з іншими моделями AI, з'являється кілька ключових відмінностей, пов'язаних насамперед із притаманними вразливом моделі, ефективністю Guardrails та конкретними проблемами, що виникають у кожній моделі.
DeepSeek-R1 специфіки
- Уразливість до джейлбрука: DeepSeek-R1 особливо сприйнятлива до алгоритмічної в'язниці, що дозволяє зловмисникам обходити обмеження безпеки та викликати шкідливі реакції з моделі [3] [7]. Ця вразливість не є унікальною для DeepSeek-R1, але є більш вираженою завдяки своїй природі відкритої ваги та потенційно менш міцними механізмами безпеки порівняно з іншими моделями, такими як O1 Openai [7].
- Використання Guardrails: Незважаючи на те, що підстави для розгортання DeepSeek-R1 Amazon можуть застосовуватися до розгортання DeepSeek-R1, ці огородження в першу чергу ефективні для фільтрації шкідливих підказок та моніторингу виходів. Однак ефективність цих огородження може бути обмежена притаманними вразливістю моделі [1] [4]. Впровадження Guardrails має вирішальне значення для відповідального розгортання, але вони можуть не повністю пом'якшити ризик виникнення джейлблів [3] [7].
-Міркування безпеки: економічно ефективні методи навчання DeepSeek-R1, такі як підкріплення та перегонка, можуть порушити його механізми безпеки, що робить його більш сприйнятливим до зловживання [7]. Це вимагає використання надійних сторонніх огороджень для забезпечення послідовної безпеки та захисту безпеки [7].
Порівняння з іншими моделями AI
- Надійність Guardrails: інші моделі AI, такі як ті, що від OpenAI або антропічні, часто мають більш міцні вбудовані механізми безпеки. Однак навіть ці моделі можуть бути вразливими до нападів, що потрапляють у джейл, якщо не належним чином захищені зовнішніми огородженнями [3]. Ефективність Guardrails значно різниться в різних моделях, деякі моделі демонструють кращу стійкість до змагальних атак [7].
- Масштабованість та інтеграція: Guardrails для інших моделей AI може бути більш масштабованим та пристосованим для різноманітних архітектур AI, особливо при інтегрованому з шлюзами AI, які забезпечують централізоване управління та безпеку в декількох моделях [2]. На відміну від цього, Guadrails DeepSeek-R1 більше орієнтовані на конкретні проблеми безпеки та можуть вимагати додаткової налаштування для більш широких додатків.
-Відповідність регуляторних норм: І DeepSeek-R1, і інші моделі AI вимагають від гарантій, щоб забезпечити дотримання правил, що стосуються галузі. Однак конкретні нормативні вимоги можуть змінюватись, і огородження повинні бути розроблені для вирішення цих унікальних проблем, особливо у високорегульованих галузях, таких як охорона здоров'я та фінанси [4] [5].
Підсумовуючи це, хоча Guardrails є важливими для всіх моделей ШІ, їх ефективність та впровадження значно відрізняються залежно від притаманних вразливостей моделі та конкретних проблем безпеки, які вона створює. DeepSeek-R1 вимагає ретельного розгляду своїх вразливих місць та використання надійних зовнішніх огороджувань для зменшення ризиків, тоді як інші моделі можуть запропонувати більш інтегровані функції безпеки, але все ще отримують користь від додаткових заходів безпеки.
Цитати:
[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-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/evaluting-securit
[8] https://www.fuzzylabs.ai/blog-post/guardrails-for-llms-a-tooling-comparison