Utilizarea de gardă Amazon Bedrock cu modelul DeepSeek-R1 oferă mai multe beneficii, inclusiv garanții configurabile pentru a preveni conținutul dăunător și a evalua modelele împotriva criteriilor cheie de siguranță. Cu toate acestea, există și unele limitări și considerente:
1. Suport API: În prezent, Bedrock Guardrails pentru implementări Deepseek-R1 pe Sagemaker Jumpstart și Bedrock Marketplace susțin doar API-ul ApplyGuardrail. Acest lucru înseamnă că, în timp ce puteți crea și aplica mai multe balustrade adaptate la diferite cazuri de utilizare, funcționalitatea este limitată la acest API specific, care ar putea restricționa domeniul de personalizare și control în comparație cu un set mai larg de API -uri [1] [2] [5].
2. Vulnerabilități de securitate: În ciuda utilizării balustradelor, Deepseek-R1 a fost identificat ca lipsit de mecanisme de siguranță inerente robuste. Acesta a arătat o susceptibilitate ridicată la jailbreaking algoritmic, cu o rată de succes de atac 100% în anumite teste. Această vulnerabilitate evidențiază necesitatea unor măsuri suplimentare de securitate dincolo de doar gardele furnizate de Bedrock [4].
3. Complexitatea implementării: implementarea efectiv a unor gardă necesită o configurare și gestionare atentă. Aceasta include asigurarea permisiunilor corecte de identitate și gestionare a accesului AWS (IAM), ceea ce poate adăuga complexitate procesului de implementare. În plus, menținerea și actualizarea acestor gardă în mod regulat pentru a aborda amenințările emergente este crucială, dar poate fi intensiv în resurse [2] [5].
4. Dependența de măsurile de securitate externă: în timp ce paznurile de bază oferă un strat de protecție, acestea fac parte dintr -o strategie de securitate mai largă. De asemenea, organizațiile trebuie să ia în considerare și alte practici de securitate, cum ar fi criptarea datelor, controalele de acces și respectarea reglementărilor din industrie, pentru a asigura o protecție cuprinzătoare pentru aplicațiile AI [7].
5. Cerințe de resurse: implementarea modelelor DeepSeek-R1 necesită resurse de calcul semnificative, cum ar fi ML.P5E.48xlarge instanțe, care pot fi costisitoare și poate să nu fie posibile pentru toate organizațiile. Această cerință poate limita accesibilitatea utilizării acestor modele cu balustrade de bază pentru implementări la scară mai mică [2] [5].
În rezumat, în timp ce paznicii de bază oferă garanții valoroase pentru implementările DeepSeek-R1, eficacitatea acestora este limitată de actualul sprijin API, de vulnerabilitățile de securitate inerente ale modelului și de nevoia de strategii de securitate cuprinzătoare dincolo de doar gardă.
Citări:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
]
[3] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-bedrock-owered-deepseek-r1-buy-sell-or-hold-stock
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-hother-frontier-reanimare
[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-r1-now-available-as-a-fully-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/