L'uso dei guardrail di roccia rocciosa Amazon con il modello DeepSeek-R1 offre diversi vantaggi, tra cui garanzie configurabili per prevenire contenuti dannosi e valutare i modelli da criteri di sicurezza chiave. Tuttavia, ci sono anche alcune limitazioni e considerazioni:
1. Supporto API: Attualmente, i guardrail di rocciatura per le distribuzioni di DeepSeek-R1 su SageMaker Jumpstart e Bedrock Marketplace supportano solo l'API ApplGuardrail. Ciò significa che mentre è possibile creare e applicare più guardrail su misura per diversi casi d'uso, la funzionalità è limitata a questa API specifica, che potrebbe limitare l'ambito di personalizzazione e controllo rispetto a un set più ampio di API [1] [2] [5].
2. Vulnerabilità della sicurezza: nonostante l'uso di Guardrails, DeepSeek-R1 è stato identificato come privo di solidi meccanismi di sicurezza intrinseci. Ha mostrato un'alta suscettibilità al jailbreak algoritmico, con un tasso di successo di attacco al 100% in alcuni test. Questa vulnerabilità evidenzia la necessità di ulteriori misure di sicurezza oltre ai solo guardrail forniti da Bedrock [4].
3. Complessità di implementazione: l'implementazione di Guardrail richiede efficacemente un'attenta configurazione e gestione. Ciò include la garanzia delle autorizzazioni corrette di identità AWS e gestione degli accessi (IAM), che possono aggiungere complessità al processo di distribuzione. Inoltre, mantenere e aggiornare regolarmente questi guardrail per affrontare le minacce emergenti è cruciale ma può essere ad alta intensità di risorse [2] [5].
4. Dipendenza da misure di sicurezza esterne: mentre i guardrail di rocciatore offrono uno strato di protezione, fanno parte di una strategia di sicurezza più ampia. Le organizzazioni devono inoltre considerare altre pratiche di sicurezza, come la crittografia dei dati, i controlli di accesso e la conformità alle normative del settore, per garantire una protezione completa per le loro applicazioni AI [7].
5. Requisiti delle risorse: la distribuzione di modelli DeepSeek-R1 richiede risorse computazionali significative, come ML.P5E.48xlarge istanze, che possono essere costose e potrebbero non essere fattibili per tutte le organizzazioni. Questo requisito può limitare l'accessibilità dell'utilizzo di questi modelli con i guardrail di rocciatura per distribuzioni su scala ridotta [2] [5].
In sintesi, mentre i guardrail di rockrock forniscono preziose garanzie per le distribuzioni di DeepSeek-R1, la loro efficacia è limitata dall'attuale supporto API, dalle vulnerabilità di sicurezza intrinseche del modello e dalla necessità di strategie di sicurezza complete oltre a soli guardrail.
Citazioni:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/beddrock-guardrails-with-deepseek
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-rearning/deepseek-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-maketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[3] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-bedrock-powered-deepseek--buy-sell-or-hold-stock
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-prisk-in-deepseek-and-other-frontier-ragioning-models
[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-n1-now-available-as-a-fully-manage-serverless-model-in-amazon-bedrock/