Het gebruik van Amazon Bedrock-vangrails met het DeepSeek-R1-model biedt verschillende voordelen, waaronder configureerbare waarborgen om schadelijke inhoud te voorkomen en modellen te evalueren tegen belangrijke veiligheidscriteria. Er zijn echter ook enkele beperkingen en overwegingen:
1. API-ondersteuning: Momenteel ondersteunen Bugrack Gardenrails voor deepseek-R1-implementaties op Sagemaker Jumpstart en Bedrock Marketplace alleen de ApplyGuardrail API. Dit betekent dat hoewel u meerdere vangrails kunt maken en toepassen die zijn afgestemd op verschillende use cases, de functionaliteit beperkt is tot deze specifieke API, die de reikwijdte van maatwerk en controle kan beperken in vergelijking met een bredere set API's [1] [2] [5].
2. Beveiligingskwetsbaarheden: ondanks het gebruik van vangrails is Deepseek-R1 geïdentificeerd als een ontbrekende robuuste inherente veiligheidsmechanismen. Het heeft een hoge gevoeligheid getoond voor algoritmisch jailbreaking, met een 100% aanvalsucces in bepaalde tests. Deze kwetsbaarheid benadrukt de behoefte aan extra beveiligingsmaatregelen die verder gaan dan alleen de vangrails die door het gesteente worden geboden [4].
3. Implementatiecomplexiteit: het implementeren van vangrails vereist effectief zorgvuldige installatie en management. Dit omvat het waarborgen van de juiste AWS Identity and Access Management (IAM) -machtigingen, die complexiteit kunnen toevoegen aan het implementatieproces. Bovendien is het cruciaal om deze vangrails regelmatig te onderhouden en bij te werken om opkomende bedreigingen aan te pakken cruciaal, maar kan het resource-intensief zijn [2] [5].
4. Afhankelijkheid van externe beveiligingsmaatregelen: hoewel gesteente vangrails een beschermingslaag bieden, maken ze deel uit van een bredere beveiligingsstrategie. Organisaties moeten ook rekening houden met andere beveiligingspraktijken, zoals gegevenscodering, toegangscontroles en naleving van de industriële voorschriften, om een uitgebreide bescherming voor hun AI -toepassingen te garanderen [7].
5. Resource-vereisten: het implementeren van DeepSeek-R1-modellen vereist belangrijke computationele bronnen, zoals ML.P5E.48XLARGE-instanties, die kostbaar kunnen zijn en mogelijk niet haalbaar zijn voor alle organisaties. Deze vereiste kan de toegankelijkheid van het gebruik van deze modellen met fundamentgrails beperken voor kleinschalige implementaties [2] [5].
Samenvattend, terwijl fundamentele vangrails waardevolle waarborgen bieden voor deepseek-R1-implementaties, wordt hun effectiviteit beperkt door de huidige API-ondersteuning, de inherente beveiligingskwetsbaarheden van het model en de noodzaak van uitgebreide beveiligingstrategieën die verder gaan dan alleen vangrails.
Citaten:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-Deepseek
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-market-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[3] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-bedrock-powered-deepseek-r1-buy-sell-of-hold-stock
[4] https://blogs.cisco.com/security/evalueren-security-risk-in-edepseek-and-other-frontier-rasoning-modellen
[5] https://gitlab.cranecloud.io/carissaomahony/freeadvice/-/issues/5
[6] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-ug.pdf
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[8] https://github.com/langchain-ai/langchain-aws/issues/352
[9] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-aned-anaged-serverless-model-in-amazon-bedrock/