Amazonin kallioperän suojakaiteiden käyttäminen Deepseek-R1-mallin kanssa tarjoaa useita etuja, mukaan lukien konfiguroitavat suojatoimenpiteet haitallisen sisällön estämiseksi ja mallejen arvioimiseksi keskeisten turvallisuuskriteerien kanssa. On kuitenkin myös joitain rajoituksia ja näkökohtia:
1. API-tuki: Tällä hetkellä Bedrock-suojakaiteet Deepseek-R1: n käyttöönottoihin Sagemaker Jumpstart -sovelluksessa ja Bedrock Marketplacessa tukevat vain AppliedGuardRail-sovellusliittymää. Tämä tarkoittaa, että vaikka voit luoda ja soveltaa useita eri käyttötapauksiin räätälöityjä suojakaiteita, toiminnallisuus on rajoitettu tähän erityiseen sovellusliittymään, mikä saattaa rajoittaa räätälöinnin ja hallinnan laajuutta verrattuna laajempaan sovellusliittymiin [1] [2] [5].
2. Turvallisuus haavoittuvuudet: Huolimatta suojakaiteiden käytöstä, DeepSeek-R1 on tunnistettu puuttuvan voimakkaiksi luontaisiksi turvallisuusmekanismeiksi. Se on osoittanut korkean herkkyyden algoritmiselle jailbreakingille, ja se on 100% hyökkäysten onnistumisaste tietyissä testeissä. Tämä haavoittuvuus korostaa tarvetta ylimääräisille turvatoimenpiteille vain kallioperän tarjoamien suojakaiteiden lisäksi [4].
3. Toteutuksen monimutkaisuus: suojakaiteiden toteuttaminen tehokkaasti vaatii huolellista asennusta ja hallintaa. Tähän sisältyy oikean AWS -identiteetin ja pääsyn hallinnan (IAM) käyttöoikeuksien varmistaminen, mikä voi lisätä monimutkaisuutta käyttöönottoprosessiin. Lisäksi näiden suojakaiteiden ylläpitäminen ja päivittäminen säännöllisesti nousevien uhkien torjumiseksi on välttämätöntä, mutta voi olla resurssiintensiivistä [2] [5].
4. Riippuvuus ulkoisista turvatoimenpiteistä: Vaikka kallioperän suojakaiteet tarjoavat kerroksen suojaa, ne ovat osa laajempaa turvallisuusstrategiaa. Organisaatioiden on myös otettava huomioon muut turvallisuuskäytännöt, kuten tietojen salaus, kulunvalvonta ja toimiala -asetusten noudattaminen, varmistaakseen AI -sovelluksensa kattava suoja [7].
5. Resurssivaatimukset: Deepseek-R1-mallien käyttöönotto vaatii merkittäviä laskennallisia resursseja, kuten ML.P5E.48xLarge-tapauksia, jotka voivat olla kalliita ja jotka eivät välttämättä ole mahdollista kaikille organisaatioille. Tämä vaatimus voi rajoittaa näiden mallien käytön saatavuutta kallioperän suojakaiteiden kanssa pienempien asteikkojen käyttöönottoihin [2] [5].
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka kallioperän suojakaiteet tarjoavat arvokkaita suojatoimenpiteitä Deepseek-R1: n käyttöönotoille, niiden tehokkuutta rajoittaa nykyinen API-tuki, mallin luontaiset turvallisuushaavoittuvuudet ja kattavien turvallisuusstrategioiden tarve pelkästään suojakaiteiden ulkopuolella.
Viittaukset:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-avable-in-amazon-bedrock-marketplace-and-mazon-sagemaker-jumpstart/
.
.
[5] https://gitlab.cranecloud.io/carissaomahony/freaeadvice/-/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
[8] https://github.com/langchain-ai/langchain-aws/issues/352
[9.