Die Verwendung von Amazon-Grundlagen mit dem Deekseek-R1-Modell bietet mehrere Vorteile, einschließlich konfigurierbarer Schutzmaßnahmen, um schädliche Inhalte zu verhindern und Modelle anhand wichtiger Sicherheitskriterien zu bewerten. Es gibt jedoch auch einige Einschränkungen und Überlegungen:
1. API-Unterstützung: Derzeit unterstützen Grundgestein für Deepseek-R1-Bereitstellungen auf Sagemaker Jumpstart und Grundgestein Marktplatz nur die ApplyGuardRail-API. Dies bedeutet, dass Sie, während Sie mehrere Wächtergerichte erstellen und anwenden können, die auf verschiedene Anwendungsfälle zugeschnitten sind, die Funktionalität jedoch auf diese spezifische API beschränkt ist, die den Umfang der Anpassung und Kontrolle im Vergleich zu einem breiteren Satz von APIs [1] [2] [5] einschränken kann.
2. Sicherheitslücken: Trotz der Verwendung von Leitplanken wurde Deepseek-R1 als fehlende robuste inhärente Sicherheitsmechanismen identifiziert. Es hat eine hohe Anfälligkeit für algorithmische Jailbreaking mit einer Erfolgsquote von 100% in bestimmten Tests gezeigt. Diese Sicherheitsanfälligkeit unterstreicht die Notwendigkeit zusätzlicher Sicherheitsmaßnahmen über die von Bedrock bereitgestellten Leitplanken [4].
3. Implementierungskomplexität: Die effektive Implementierung von Leitplanken erfordert eine sorgfältige Einrichtung und das Management. Dies beinhaltet die Sicherstellung, dass die korrekten Berechtigungen für AWS -Identität und Zugriffsmanagement (IAM) vorhanden sind, was dem Bereitstellungsprozess Komplexität verleihen kann. Darüber hinaus ist die Aufrechterhaltung und Aktualisierung dieser Leitplanken regelmäßig, um aufkommende Bedrohungen anzugehen, aber es können ressourcenintensiv sein [2] [5].
4. Abhängigkeit von externen Sicherheitsmaßnahmen: Während Grundgestein -Leitplanken eine Schutzschicht, sind sie Teil einer breiteren Sicherheitsstrategie. Unternehmen müssen auch andere Sicherheitspraktiken wie Datenverschlüsselung, Zugangskontrollen und Einhaltung der Branchenvorschriften berücksichtigen, um einen umfassenden Schutz für ihre KI -Anwendungen zu gewährleisten [7].
5. Ressourcenanforderungen: Die Bereitstellung von Deekseek-R1-Modellen erfordert erhebliche Rechenressourcen wie ML.P5E.48XLARGE-Instanzen, die kostspielig sein können und für alle Organisationen möglicherweise nicht möglich sind. Diese Anforderung kann die Zugänglichkeit der Verwendung dieser Modelle mit Grundgestein für kleinere Bereitstellungen einschränken [2] [5].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Grundlagen für die Grundlagen für Deepseek-R1 wertvolle Sicherheitsvorkehrungen durch die aktuelle API-Unterstützung, die inhärenten Sicherheitsanfälligkeiten des Modells und die Notwendigkeit umfassender Sicherheitsstrategien, die über nur Leitplanken hinausgehen, begrenzt sind.
Zitate:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-yepseek
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-avail-in-amazon-bedrock-marketplace-amazon-sagemaker-jumpart/
[3] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-bedrock-bowered-deepseek-r1-buy-sell-or-hold-stock
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-indeepseek-and-other-frontier-rasoning-models
[5] https://gitlab.cranecloud.io/carissaomahony/freeadvice/-/issues/5
[6] https://docs.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-ug.pdf
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-yourdeepseek-model-deployment-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-aful-managed-serverless-model-amazon-bedrock/