เมื่อเปรียบเทียบการใช้ guardrails กับ Deepseek-R1 กับโมเดล AI อื่น ๆ ความแตกต่างที่สำคัญหลายประการเกิดขึ้นส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับช่องโหว่ของโมเดลประสิทธิภาพของ Guardrails และความท้าทายเฉพาะที่เกิดจากแต่ละรุ่น
เฉพาะ Deepseek-R1
- ช่องโหว่ในการ Jailbreaking: Deepseek-R1 นั้นมีความอ่อนไหวต่อการเร่าร้อนอัลกอริทึมโดยเฉพาะอย่างยิ่งซึ่งทำให้ผู้โจมตีสามารถข้ามข้อ จำกัด ด้านความปลอดภัยและตอบสนองต่อการตอบสนองที่เป็นอันตรายจากแบบจำลอง [3] [7] ช่องโหว่นี้ไม่ได้มีลักษณะเฉพาะกับ Deepseek-R1 แต่มีความเด่นชัดมากขึ้นเนื่องจากธรรมชาติที่มีน้ำหนักเปิดและกลไกความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าเมื่อเทียบกับรุ่นอื่น ๆ เช่น OpenAI ของ O1 [7]
- การใช้ guardrails: ในขณะที่อเมซอน bedrock guardrails สามารถนำไปใช้กับการปรับใช้ Deepseek-R1, รั้วเหล่านี้มีประสิทธิภาพเป็นหลักสำหรับการกรองพรอมต์ที่เป็นอันตรายและการตรวจสอบเอาต์พุต อย่างไรก็ตามประสิทธิผลของรั้วเหล่านี้สามารถถูก จำกัด ได้ด้วยช่องโหว่โดยธรรมชาติของโมเดล [1] [4] การดำเนินการตามร่องรอยเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับใช้อย่างรับผิดชอบ แต่พวกเขาอาจลดความเสี่ยงของการถูกคุกคามได้อย่างสมบูรณ์ [3] [7]
-ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย: วิธีการฝึกอบรมที่ประหยัดต้นทุนของ Deepseek-R1 เช่นการเรียนรู้การเสริมแรงและการกลั่นอาจทำให้กลไกความปลอดภัยลดลงทำให้มีความอ่อนไหวต่อการใช้ในทางที่ผิด [7] สิ่งนี้จำเป็นต้องใช้การป้องกันของบุคคลที่สามที่แข็งแกร่งเพื่อให้แน่ใจว่าการป้องกันความปลอดภัยและความปลอดภัยที่สอดคล้องกัน [7]
เปรียบเทียบกับรุ่น AI อื่น ๆ
- ความทนทานของ Guardrails: โมเดล AI อื่น ๆ เช่นจาก Openai หรือมานุษยวิทยามักจะมาพร้อมกับกลไกความปลอดภัยในตัวที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตามแม้รุ่นเหล่านี้อาจมีความเสี่ยงต่อการถูกโจมตีหากไม่ได้รับการรักษาความปลอดภัยอย่างถูกต้องด้วยรั้วภายนอก [3] ประสิทธิผลของ guardrails แตกต่างกันอย่างมากในแบบจำลองที่แตกต่างกันโดยบางรุ่นแสดงให้เห็นถึงความต้านทานที่ดีขึ้นต่อการโจมตีของฝ่ายตรงข้าม [7]
- ความสามารถในการปรับขนาดและการบูรณาการ: Guardrails สำหรับรุ่น AI อื่น ๆ อาจปรับขนาดได้และปรับตัวได้มากขึ้นในสถาปัตยกรรม AI ที่หลากหลายโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรวมเข้ากับเกตเวย์ AI ที่ให้การจัดการส่วนกลางและความปลอดภัยในหลายรุ่น [2] ในทางตรงกันข้ามรั้วของ Deepseek-R1 มุ่งเน้นไปที่ข้อกังวลด้านความปลอดภัยที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นและอาจต้องปรับแต่งเพิ่มเติมสำหรับแอปพลิเคชันที่กว้างขึ้น
-การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: ทั้ง Deepseek-R1 และโมเดล AI อื่น ๆ จำเป็นต้องมี Guardrails เพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับกฎระเบียบเฉพาะอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตามความต้องการด้านกฎระเบียบที่เฉพาะเจาะจงอาจแตกต่างกันไปและต้องได้รับการปรับแต่งเพื่อจัดการกับความท้าทายที่ไม่เหมือนใครเหล่านี้โดยเฉพาะในภาคที่มีการควบคุมอย่างมากเช่นการดูแลสุขภาพและการเงิน [4] [5]
โดยสรุปในขณะที่ Guardrails มีความสำคัญสำหรับทุกรุ่น AI ประสิทธิภาพและการใช้งานของพวกเขาแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญขึ้นอยู่กับช่องโหว่โดยธรรมชาติของโมเดลและความท้าทายด้านความปลอดภัยเฉพาะที่เกิดขึ้น Deepseek-R1 ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบถึงช่องโหว่และการใช้รั้วภายนอกที่แข็งแกร่งเพื่อลดความเสี่ยงในขณะที่รุ่นอื่น ๆ อาจเสนอคุณสมบัติด้านความปลอดภัยแบบบูรณาการมากขึ้น แต่ยังคงได้รับประโยชน์จากมาตรการรักษาความปลอดภัยเพิ่มเติม
การอ้างอิง:
[1] https://repost.aws/Questions/QUM-C06QE1R6EV6BNSDBETGA/BEDROCK-GURARRAILS-WITHSEEEK
[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-eed-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