O uso do Amazon Bedrock Guardrails com o modelo Deepseek-R1 oferece vários benefícios, incluindo salvaguardas configuráveis para evitar conteúdo prejudicial e avaliar modelos em relação aos principais critérios de segurança. No entanto, também existem algumas limitações e considerações:
1. Suporte da API: Atualmente, o Bedrock Guardrails para implantações Deepseek-R1 no Sagemaker Jumpstart e no Bedrock Marketplace apenas suportam a API ApplyGuardrail. Isso significa que, embora você possa criar e aplicar vários corrimãos adaptados a diferentes casos de uso, a funcionalidade é limitada a essa API específica, que pode restringir o escopo da personalização e controle em comparação com um conjunto mais amplo de APIs [1] [2] [5].
2. Vulnerabilidades de segurança: Apesar do uso de corrimãos, o Deepseek-R1 foi identificado como falta de mecanismos de segurança inerentes robustos. Ele mostrou uma alta suscetibilidade ao jailbreak de algorítmico, com uma taxa de sucesso de ataque de 100% em determinados testes. Essa vulnerabilidade destaca a necessidade de medidas de segurança adicionais além dos corrimãos fornecidos pela Bedrock [4].
3. Complexidade da implementação: A implementação do Guardrails requer efetivamente configuração e gerenciamento cuidadosas. Isso inclui garantir as permissões corretas de identidade e gerenciamento de acesso AWS (IAM), o que pode adicionar complexidade ao processo de implantação. Além disso, manter e atualizar esses corrimãos regularmente para abordar ameaças emergentes é crucial, mas pode ser intensiva em recursos [2] [5].
4. Dependência de medidas de segurança externa: Enquanto a Bedrock Guardrails oferece uma camada de proteção, elas fazem parte de uma estratégia de segurança mais ampla. As organizações também devem considerar outras práticas de segurança, como criptografia de dados, controles de acesso e conformidade com os regulamentos do setor, para garantir uma proteção abrangente para seus aplicativos de IA [7].
5 Requisitos de Recursos: A implantação de modelos Deepseek-R1 requer recursos computacionais significativos, como as instâncias ML.P5E.48xlarge, que podem ser caras e podem não ser viáveis para todas as organizações. Esse requisito pode limitar a acessibilidade de usar esses modelos com o Bedrock Guardrails para implantações em menor escala [2] [5].
Em resumo, enquanto a Bedrock Guardrails fornece salva salvaguardas para implantações DeepSeek-R1, sua eficácia é limitada pelo suporte atual da API, pelas vulnerabilidades de segurança inerentes do modelo e pela necessidade de estratégias de segurança abrangentes além de apenas guardares.
Citações:
[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-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[3] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-bedrock-powered-deepseek-r1-buy-sell-or-hold-stock
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-bisk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
[5] https://gitlab.cranecloud.io/carissaomahony/freeadvice//isissues/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-deplantmentions-with-amazon-bedrock-guardrails/
[8] https://github.com/langchain-ai/langchain-aws/issues/352
[9] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek--uns-now-available-as--lyly-managed-severless-model-in-amazon-bedrock/