Menggunakan pagar pagar Amazon Bedrock dengan model Deepseek-R1 menawarkan beberapa manfaat, termasuk perlindungan yang dapat dikonfigurasi untuk mencegah konten berbahaya dan mengevaluasi model terhadap kriteria keamanan utama. Namun, ada juga beberapa keterbatasan dan pertimbangan:
1. Dukungan API: Saat ini, pagar bedrock untuk penyebaran Deepseek-R1 di Sagemaker Jumpstart dan Bedrock Marketplace hanya mendukung ApplyGuardrail API. Ini berarti bahwa sementara Anda dapat membuat dan menerapkan beberapa pagar yang disesuaikan dengan kasus penggunaan yang berbeda, fungsionalitasnya terbatas pada API spesifik ini, yang mungkin membatasi ruang lingkup penyesuaian dan kontrol dibandingkan dengan serangkaian API yang lebih luas [1] [2] [5].
2. Kerentanan Keamanan: Meskipun menggunakan pagar pembatas, Deepseek-R1 telah diidentifikasi sebagai kurangnya mekanisme keamanan yang melekat. Ini telah menunjukkan kerentanan yang tinggi terhadap jailbreaking algoritmik, dengan tingkat keberhasilan serangan 100% dalam tes tertentu. Kerentanan ini menyoroti perlunya langkah -langkah keamanan tambahan di luar hanya pagar yang disediakan oleh Bedrock [4].
3. Kompleksitas Implementasi: Menerapkan pagar pembatas secara efektif membutuhkan pengaturan dan manajemen yang cermat. Ini termasuk memastikan izin AWS Identity dan Access Management (IAM) yang benar ada, yang dapat menambah kompleksitas pada proses penyebaran. Selain itu, mempertahankan dan memperbarui pagar ini secara teratur untuk mengatasi ancaman yang muncul sangat penting tetapi dapat menjadi sumber daya yang intensif [2] [5].
4. Ketergantungan pada langkah -langkah keamanan eksternal: Sementara pagar batuan dasar menawarkan lapisan perlindungan, mereka adalah bagian dari strategi keamanan yang lebih luas. Organisasi juga harus mempertimbangkan praktik keamanan lain, seperti enkripsi data, kontrol akses, dan kepatuhan terhadap peraturan industri, untuk memastikan perlindungan komprehensif untuk aplikasi AI mereka [7].
5. Persyaratan Sumber Daya: Menyebarkan model Deepseek-R1 membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan, seperti ML.P5E.48XLarge instance, yang dapat mahal dan mungkin tidak layak untuk semua organisasi. Persyaratan ini dapat membatasi aksesibilitas menggunakan model ini dengan pagar batuan dasar untuk penyebaran skala kecil [2] [5].
Singkatnya, sementara pagar batuan dasar memberikan perlindungan yang berharga untuk penyebaran Deepseek-R1, efektivitasnya dibatasi oleh dukungan API saat ini, kerentanan keamanan yang melekat pada model, dan kebutuhan akan strategi keamanan yang komprehensif di luar pagar hanya.
Kutipan:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-ledrock-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-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-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-r1-now-available-as-a-fly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/