Korzystanie z poręczy Amazon Bedrock z modelem DeepSeek-R1 oferuje kilka korzyści, w tym konfigurowalne zabezpieczenia, aby zapobiec szkodliwej treści i ocenić modele pod kątem kluczowych kryteriów bezpieczeństwa. Istnieją jednak również pewne ograniczenia i rozważania:
1. Obsługa API: Obecnie poręcze BEDROCK dla DeepSeek-R1 wdrożenia na Sagemaker Jumpstart i Bedrock Marketplace obsługują jedynie APLAPTRAILAIL API. Oznacza to, że chociaż możesz tworzyć i zastosować wiele poręczy dostosowanych do różnych przypadków użycia, funkcjonalność jest ograniczona do tego konkretnego interfejsu API, który może ograniczyć zakres dostosowywania i kontroli w porównaniu z szerszym zestawem interfejsów API [1] [2] [5].
2. Podatności na bezpieczeństwo: Pomimo użycia poręczy, Deepseek-R1 został zidentyfikowany jako pozbawiony solidnych nieodłącznych mechanizmów bezpieczeństwa. Wykazało to wysoką podatność na algorytmiczne jailbreaking, z 100% wskaźnikiem powodzenia ataku w niektórych testach. Ta podatność podkreśla potrzebę dodatkowych środków bezpieczeństwa poza jedynie poręczami dostarczanymi przez Bedrock [4].
3. Złożoność wdrażania: Skuteczne wdrażanie poręczy wymaga starannej konfiguracji i zarządzania. Obejmuje to zapewnienie prawidłowych uprawnień do zarządzania tożsamością i dostępem AWS (IAM), które mogą zwiększyć złożoność procesu wdrażania. Ponadto regularne utrzymywanie i aktualizowanie tych poręczy w celu rozwiązania problemu pojawiających się zagrożeń jest kluczowe, ale może być wymagające zasobów [2] [5].
4. Zależność od zewnętrznych środków bezpieczeństwa: Podczas gdy poręcze w podłoża oferują warstwę ochrony, są one częścią szerszej strategii bezpieczeństwa. Organizacje muszą również rozważyć inne praktyki bezpieczeństwa, takie jak szyfrowanie danych, kontrola dostępu i zgodność z przepisami branżowymi, aby zapewnić kompleksową ochronę ich aplikacji AI [7].
5. Wymagania dotyczące zasobów: Wdrożenie modeli DeepSeek-R1 wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, takich jak ML.P5E.48XLARGE INSTANCY, które mogą być kosztowne i mogą nie być wykonalne dla wszystkich organizacji. Wymóg ten może ograniczyć dostęp do korzystania z tych modeli z poręczami w podłoża do wdrożeń na mniejszą skalę [2] [5].
Podsumowując, podczas gdy poręcze Bedrock zapewniają cenne zabezpieczenia dla rozmieszczenia DeepSeek-R1, ich skuteczność jest ograniczona przez obecne wsparcie API, nieodłączne podatności na bezpieczeństwo modelu oraz potrzebę kompleksowych strategii bezpieczeństwa poza jedynie poręcze.
Cytaty:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deepseek-r1-model-w-avaailable-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[3] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-bedrock-powered-deepseek-r1-buy-sell-or-hold-tock
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reassing-models
[5] https://gitlab.cranecloud.io/carissaomahony/freeadvice/-/issues/5
[6] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/usergoide/bedrock-ug.pdf
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deploy-with-amazon-bedrock-guardrails/
[8] https://github.com/langchain-ai/langchain-aws/issues/352
[9] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-ow-available-as-a-ly-mananaged-serless-model-n-amazon-bedrock/