当将具有DeepSeek-R1的护栏使用与其他AI模型进行比较时，出现了几个关键差异，主要与模型的固有漏洞，护栏的有效性以及每个模型带来的具体挑战有关。
DeepSeek-R1细节
- 越狱的脆弱性：DeepSeek-R1特别容易受到算法越狱的影响，这使攻击者能够绕过安全限制并从模型[3] [7]中引起有害反应。与OpenAI的O1相比，这种脆弱性不是DeepSeek-r1独有的，但由于其开放量的性质和可能更明显的安全机制，因此更为明显。
- 护栏的使用：虽然可以将Amazon Bedrock护栏应用于DeepSeek-R1部署，但这些护栏主要用于过滤有害提示和监视输出。但是，这些护栏的有效性可能受模型固有的漏洞的限制[1] [4]。实施护栏对于负责任的部署至关重要，但它们可能无法完全减轻越狱的风险[3] [7]。
- 安全考虑：DeepSeek-R1的成本效益培训方法(例如增强学习和蒸馏)可能损害其安全机制，使其更容易滥用[7]。这需要使用强大的第三方护栏来确保一致的安全和保障保护[7]。
##与其他AI模型进行比较
- 护栏的鲁棒性：其他AI模型，例如Openai或Anthropic的模型，通常具有更健壮的内置安全机制。但是，即使这些模型不适当地使用外部护栏，即使这些模型也可能遭受越狱的攻击[3]。各种模型的护栏的有效性差异很大，一些模型表明对对抗性攻击的抵抗力更好[7]。
- 可扩展性和集成：其他AI模型的护栏可能在不同的AI体系结构中更可扩展和适应性，尤其是在与AI网关集成时，这些AI网关在多个模型中提供集中的管理和安全性[2]。相比之下，DeepSeek-R1的护栏更专注于特定的安全问题，可能需要对更广泛的应用进行额外的自定义。
- 法规合规性：DeepSeek-R1和其他AI模型都需要护栏以确保遵守特定于行业的法规。但是，具体的监管要求可能会有所不同，必须对护栏进行量身定制以应对这些独特的挑战，尤其是在医疗保健和金融等高度监管的部门[4] [5]中。
总而言之，尽管护栏对于所有AI模型都是必不可少的，但它们的有效性和实施差异很大，具体取决于该模型的固有漏洞及其所带来的具体安全挑战。 DeepSeek-R1需要仔细考虑其脆弱性以及使用强大的外部护栏来减轻风险，而其他型号可能会提供更多集成的安全功能，但仍然受益于其他安全措施。
引用：
[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/learn/deepseek-r1-what-what--what-security-teams-need to-to-to-to-to-know？42A57130_PAGE = 2
[7] https://blogs.cisco.com/security/evaluation-security-risk-in--in-deepseek-and-there-frontier-rontier-rounation-models
[8] https://www.fuzzylabs.ai/blog-post/guardrails-for-llms-a-tooling-comparparison