Naudojant „Amazon Bedrock“ apsauginius turėklus su „Deepseek-R1“ modeliu, siūlo keletą privalumų, įskaitant konfigūruojančias apsaugos priemones, kad būtų išvengta kenksmingo turinio, ir įvertinti modelius pagal pagrindinius saugos kriterijus. Tačiau taip pat yra keletas apribojimų ir svarstymų:
1. Tai reiškia, kad nors jūs galite sukurti ir pritaikyti kelis apsauginius turėklus, pritaikytus skirtingais naudojimo atvejais, funkcionalumas apsiriboja šia konkrečia API, kuri gali apriboti pritaikymo ir valdymo apimtį, palyginti su platesniu API rinkiniu [1] [2] [5].
2. Saugumo pažeidžiamumai: Nepaisant apsauginių turėklų naudojimo, buvo nustatyta, kad „Deepseeek-R1“ trūksta tvirtų būdingų saugos mechanizmų. Tai parodė didelį jautrumą algoritminiam kalėjimui, kai kuriuose bandymuose 100% atakos sėkmės procentas. Šis pažeidžiamumas pabrėžia, kad reikia papildomų saugumo priemonių, viršijančių tik „Gewrock“, kuriuos pateikė „Guebrock“ [4].
3. Įgyvendinimo sudėtingumas: „Prvarų“ įgyvendinimui iš tikrųjų reikia kruopščios sąrankos ir valdymo. Tai apima teisingo AWS tapatybės ir prieigos valdymo (IAM) leidimų užtikrinimą, o tai gali padidinti diegimo proceso sudėtingumą. Be to, labai svarbu išlaikyti ir atnaujinti šiuos apsauginius turėklus, kad būtų galima spręsti kylančias grėsmes, tačiau gali būti daug išteklių [2] [5].
4. Priklausomybė nuo išorinių saugumo priemonių: Nors „Bedrock“ apsaugos priemonės siūlo apsaugos sluoksnį, jie yra platesnės saugumo strategijos dalis. Organizacijos taip pat turi apsvarstyti kitą saugumo praktiką, tokią kaip duomenų šifravimas, prieigos kontrolė ir pramonės taisyklių laikymasis, kad užtikrintų išsamią jų AI programų apsaugą [7].
5. Išteklių reikalavimai: Diegti „Deepseek-R1“ modelius reikalaujama reikšmingų skaičiavimo išteklių, tokių kaip ML.P5E.48xLarge egzemplioriai, kurie gali būti brangūs ir gali būti neįmanomi visoms organizacijoms. Šis reikalavimas gali apriboti šių modelių naudojimo su lovų apsauginiais turėklais prieinamumą mažesnio masto diegimui [2] [5].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „Bedrock“ apsauginiai turėklai suteikia vertingų apsaugos priemonių, skirtų diegti „Deepseeek-R1“, jų efektyvumą riboja dabartinė API palaikymas, būdingi modelio saugumo pažeidžiamumai ir poreikis išsamiai saugoti strategijas ne tik turėklų.
Citatos:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-avable-in-amazon-drock-marketplace-and-mazon-sagemaker-jumpstart/
[3] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-bedrock-powered-deepseek-r1-buy-sell-or-hold-stick
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security -risk-in-deepseek-and-ther-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-deploardments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[8] https://github.com/langchain-ai/langchain-aws/issues/352
[9] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-avable-as-a-a-fulsy-ainage-serverless-model-in-mazon-bedrock/