Khi so sánh việc sử dụng các lan can với DeepSeek-R1 với các mô hình AI khác, một số khác biệt chính xuất hiện, chủ yếu liên quan đến các lỗ hổng vốn có của mô hình, hiệu quả của các lan can và các thách thức cụ thể được đặt ra bởi mỗi mô hình.
Thông tin cụ thể của DeepSeek-R1
- Tính dễ bị tổn thương đối với việc bẻ khóa: Deepseek-R1 đặc biệt dễ bị bẻ khóa thuật toán, cho phép những kẻ tấn công vượt qua các hạn chế an toàn và gợi ra các phản ứng có hại từ mô hình [3] [7]. Lỗ hổng này không phải là duy nhất đối với Deepseek-R1 nhưng rõ rệt hơn do tính chất có trọng lượng mở và các cơ chế an toàn có khả năng kém mạnh mẽ so với các mô hình khác như O1 của Openai [7].
- Sử dụng các lan can: Trong khi các bảo vệ bedrock Amazon có thể được áp dụng cho các triển khai Deepseek-R1, các lan can này chủ yếu có hiệu quả để lọc các lời nhắc có hại và giám sát đầu ra. Tuy nhiên, hiệu quả của các lan can này có thể bị giới hạn bởi các lỗ hổng vốn có của mô hình [1] [4]. Việc triển khai các lan can là rất quan trọng để triển khai có trách nhiệm, nhưng chúng có thể không giảm thiểu hoàn toàn nguy cơ bẻ khóa [3] [7].
-Cân nhắc về bảo mật: Các phương pháp đào tạo hiệu quả về chi phí của Deepseek-R1, chẳng hạn như học tập và chưng cất, có thể đã làm tổn hại đến các cơ chế an toàn của nó, khiến nó dễ bị lạm dụng [7]. Điều này đòi hỏi phải sử dụng các bảo vệ bên thứ ba mạnh mẽ để đảm bảo các biện pháp bảo vệ an toàn và an ninh nhất quán [7].
So sánh với các mô hình AI khác
- Sự mạnh mẽ của các lan can: Các mô hình AI khác, chẳng hạn như các mô hình từ Openai hoặc Anthropic, thường đi kèm với các cơ chế an toàn tích hợp mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, ngay cả các mô hình này cũng có thể dễ bị tấn công ở các cuộc tấn công hủy bỏ nếu không được bảo vệ đúng cách với các lan can bên ngoài [3]. Hiệu quả của các lan can khác nhau đáng kể giữa các mô hình khác nhau, với một số mô hình thể hiện khả năng chống lại các cuộc tấn công bất lợi hơn [7].
- Khả năng mở rộng và tích hợp: Lợi ích cho các mô hình AI khác có thể có thể mở rộng hơn và có thể thích ứng hơn trên các kiến trúc AI khác nhau, đặc biệt là khi được tích hợp với các cổng AI cung cấp quản lý và bảo mật tập trung trên nhiều mô hình [2]. Ngược lại, các lan can của DeepSeek-R1 tập trung hơn vào các mối quan tâm an toàn cụ thể và có thể yêu cầu tùy chỉnh bổ sung cho các ứng dụng rộng hơn.
-Tuân thủ theo quy định: Cả DeepSeek-R1 và các mô hình AI khác đều yêu cầu các lan can để đảm bảo tuân thủ các quy định cụ thể của ngành. Tuy nhiên, các nhu cầu quy định cụ thể có thể khác nhau và các lan can phải được điều chỉnh để giải quyết những thách thức độc đáo này, đặc biệt là trong các lĩnh vực được quy định cao như chăm sóc sức khỏe và tài chính [4] [5].
Tóm lại, trong khi các bảo vệ rất cần thiết cho tất cả các mô hình AI, hiệu quả và triển khai của chúng khác nhau đáng kể tùy thuộc vào các lỗ hổng vốn có của mô hình và các thách thức bảo mật cụ thể mà nó đặt ra. Deepseek-R1 yêu cầu xem xét cẩn thận các lỗ hổng của nó và sử dụng các lan can bên ngoài mạnh mẽ để giảm thiểu rủi ro, trong khi các mô hình khác có thể cung cấp các tính năng an toàn tích hợp hơn nhưng vẫn được hưởng lợi từ các biện pháp bảo mật bổ sung.
Trích dẫn:
[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/
.
[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/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
[8] https://www.fuzzylabs.ai/blog-post/guardrails-for-llms-a-tooling-comparison