Az Amazon Bedrock védőkorlátok használata a DeepSeek-R1 modellel számos előnyt kínál, ideértve a konfigurálható biztosítékokat is a káros tartalom megakadályozása és a modellek értékelése a kulcsfontosságú biztonsági kritériumokkal szemben. Vannak azonban néhány korlátozás és megfontolások is:
1. API-támogatás: Jelenleg a Sagemaker Jumpstart és a Bedrock Marketplace DeepSeek-R1 telepítésének alapkövényei csak az ApplicGuardRail API-t támogatják. Ez azt jelenti, hogy bár a különféle felhasználási esetekre szabott több védőkorlát létrehozhat és alkalmazhat, a funkcionalitás erre a specifikus API -ra korlátozódik, ami korlátozhatja a testreszabás és a kontroll körét, összehasonlítva az API -k szélesebb halmazával [1] [2] [5].
2. Biztonsági sebezhetőség: A védőkorlátok használata ellenére a mély-seek-R1-et úgy határozták meg, hogy hiányoznak robusztus velejáró biztonsági mechanizmusok. Magas érzékenységet mutatott az algoritmikus jailbreaking iránt, bizonyos tesztekben 100% -os támadás sikerességi arányával. Ez a sebezhetőség kiemeli a további biztonsági intézkedések szükségességét, csak a Bedrock által biztosított védőkorláton túl [4].
3. A végrehajtás komplexitása: A védőkorlátok hatékony végrehajtása gondos beállítást és kezelést igényel. Ez magában foglalja a helyes AWS -identitás és a hozzáférés -kezelési (IAM) engedélyek működésének biztosítását, amelyek bonyolultságot adhatnak a telepítési folyamathoz. Ezenkívül döntő jelentőségű, hogy ezen védőkorlátok rendszeres karbantartása és frissítése a felmerülő fenyegetések kezelése érdekében, de erőforrás-igényes lehet [2] [5].
4. Függőség a külső biztonsági intézkedésektől: Míg az alapkőzet -védőkorlátok védelemréteget kínálnak, ezek a szélesebb biztonsági stratégia részét képezik. A szervezeteknek figyelembe kell venniük más biztonsági gyakorlatokat is, például az adatok titkosítását, a hozzáférés -ellenőrzést és az ipari szabályozásnak való megfelelést, hogy biztosítsák az AI alkalmazásaik átfogó védelmét [7].
5. Erőforráskövetelmények: A DeepSeek-R1 modellek telepítése jelentős számítási erőforrásokat igényel, például az ML.P5E.48XLARGE példányokat, amelyek költségesek lehetnek, és nem lehetnek minden szervezet számára megvalósíthatók. Ez a követelmény korlátozhatja ezen modellek hozzáférhetőségét az alapkőzet-védőkorlátokkal a kisebb méretű telepítésekhez [2] [5].
Összefoglalva: míg a Bedrock Guardboils értékes biztosítékokat biztosít a DeepSeek-R1 telepítésekhez, hatékonyságát a jelenlegi API-támogatás, a modell velejáró biztonsági képességei és az átfogó biztonsági stratégiák szükségessége korlátozza a csak a védekezőkön túl.
Idézetek:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-aVAval-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-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reason-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----manged-serverless-model-in-amazon-bedrock/