Brug af Amazon Bedrock-beskyttelsesrammer med DeepSeek-R1-modellen giver flere fordele, herunder konfigurerbare beskyttelsesforanstaltninger for at forhindre skadeligt indhold og evaluere modeller mod nøglesikkerhedskriterier. Der er dog også nogle begrænsninger og overvejelser:
1. API-support: I øjeblikket understøtter grundfjeldbeskyttelser til DeepSeek-R1-implementeringer på Sagemaker Jumpstart og Bedrock Marketplace kun ApplyGuarDrail API. Dette betyder, at selvom du kan oprette og anvende flere rækværk, der er skræddersyet til forskellige brugssager, er funktionaliteten begrænset til denne specifikke API, som muligvis kan begrænse omfanget af tilpasning og kontrol sammenlignet med et bredere sæt API'er [1] [2] [5].
2. Sikkerhedssårbarheder: På trods af brugen af beskyttelsesrammer er dybseek-R1 blevet identificeret som manglende robuste iboende sikkerhedsmekanismer. Det har vist en høj følsomhed over for algoritmisk jailbreaking med en 100% angrebsuccesrate i visse test. Denne sårbarhed fremhæver behovet for yderligere sikkerhedsforanstaltninger ud over kun beskyttelsesrammerne, der leveres af Bedrock [4].
3. implementeringskompleksitet: Implementering af beskyttelsesrammer kræver effektivt omhyggelig opsætning og styring. Dette inkluderer at sikre, at den korrekte AWS -identitet og Access Management (IAM) -tilladelser er på plads, hvilket kan tilføje kompleksiteten til implementeringsprocessen. Derudover er vedligeholdelse og opdatering af disse beskyttelsesrammer regelmæssigt for at tackle nye trusler afgørende, men kan være ressourceintensiv [2] [5].
4. afhængighed af eksterne sikkerhedsforanstaltninger: Mens grundfjeldbeskyttelser tilbyder et lag af beskyttelse, er de en del af en bredere sikkerhedsstrategi. Organisationer skal også overveje anden sikkerhedspraksis, såsom datakryptering, adgangskontrol og overholdelse af industriens regler for at sikre omfattende beskyttelse af deres AI -applikationer [7].
5. Ressourcekrav: Implementering af dybseek-R1-modeller kræver betydelige beregningsressourcer, såsom ML.P5E.48XLarge-forekomster, som kan være dyre og muligvis ikke er muligt for alle organisationer. Dette krav kan begrænse tilgængeligheden af at bruge disse modeller med grundfjeldbeskyttelser til installationer i mindre skala [2] [5].
Sammenfattende, mens grundfjeldbeskyttelser giver værdifulde beskyttelsesforanstaltninger for dybseek-R1-implementeringer, er deres effektivitet begrænset af den aktuelle API-support, modellens iboende sikkerhedssårbarheder og behovet for omfattende sikkerhedsstrategier ud over bare beskyttelsesrails.
Citater:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
)
)
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-thing-frontier-reasoning-modeller
[5] https://gitlab.cranecloud.io/carissaomahony/freeadvice/-/issues/5
[6] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-ug.pdf
)
[8] https://github.com/langchain-i/langchain-ws/issues/352
)