Использование Guardrails Amazon Bedrock с моделью DeepSeek-R1 предлагает несколько преимуществ, включая настраиваемые гарантии для предотвращения вредного содержания и оценки моделей с ключевыми критериями безопасности. Тем не менее, есть также некоторые ограничения и соображения:
1. Поддержка API: В настоящее время, Bendrock Guardrails для развертывания DeepSeek-R1 на Jumpstart SageMaker и рынке Bendrock только поддерживают APIGUARDRAIL API. Это означает, что, хотя вы можете создавать и применять несколько ограждений, адаптированных к различным вариантам использования, функциональность ограничена этим конкретным API, что может ограничить объем настройки и управления по сравнению с более широким набором API [1] [2] [5].
2. Уязвимости безопасности: несмотря на использование ограждений, Deepseek-R1 был идентифицирован как отсутствие надежных внутренних механизмов безопасности. Это показало высокую восприимчивость к алгоритмическому джейлбрейку с 100% успешным успехом атаки в определенных тестах. Эта уязвимость подчеркивает необходимость дополнительных мер безопасности за пределами только ограждений, предоставленных Bedrock [4].
3. Сложность реализации: внедрение ограждений эффективно требует тщательной настройки и управления. Это включает в себя обеспечение правильных разрешений на идентификацию и управления доступом (IAM), которые могут добавить сложность в процесс развертывания. Кроме того, поддержание и обновление этих ограждений регулярно для решения возникающих угроз имеет решающее значение, но может быть ресурсоемким [2] [5].
4. Зависимость от внешних мер безопасности: в то время как ограждения по порокам обеспечивают уровень защиты, они являются частью более широкой стратегии безопасности. Организации также должны рассмотреть другие методы безопасности, такие как шифрование данных, контроль доступа и соблюдение отраслевых норм, для обеспечения комплексной защиты их приложений для ИИ [7].
5. Требования к ресурсам: развертывание моделей DeepSeek-R1 требует значительных вычислительных ресурсов, таких как экземпляры ML.P5E.48xlarge, которые могут быть дорогостоящими и невозможными для всех организаций. Это требование может ограничить доступность использования этих моделей с помощью ограждений коренных пород для развертывания меньшего масштаба [2] [5].
Таким образом, в то время как Guardrails Bendrock предоставляют ценные гарантии для развертывания DeepSeek-R1, их эффективность ограничивается текущей поддержкой API, уязвимыми уязвимостями безопасности модели и необходимостью комплексной стратегий безопасности за пределами Just Guardrails.
Цитаты:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-deepseek
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[3.]
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reaseing-dels
[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-ably-manged-serverless-model-in-amazon-bedrock/