Assurer le transfert de données sécurisé lors de l'utilisation de Deepseek R1 avec API de Together.ai implique plusieurs considérations et étapes clés:
1. Contrôles de confidentialité de l'opt-out: ensemble, AI fournit des contrôles d'opt-out pour le partage de données, ce qui est crucial pour maintenir la confidentialité. Contrairement à la propre API de Deepseek, ensemble AI permet aux utilisateurs de garder leurs données sécurisées et de ne pas être partagées avec Deepseek [3]. Cela signifie que vous pouvez contrôler si vos données sont partagées ou non, ce qui est un avantage significatif en termes de confidentialité.
2. Déploiement sans serveur: ensemble AI propose des options de déploiement sans serveur pour Deepseek R1, ce qui peut aider à réduire le risque d'exposition aux données. Cette configuration permet une tarification et une infrastructure haute performance à la rémunération sans les déploiements GPU dédiés [3]. Les environnements sans serveur peuvent être plus sécurisés car ils minimisent la surface d'attaque en ne nécessitant pas de stockage persistant ou de processus de longue durée.
3. Gestion des clés de l'API: la gestion en toute sécurité de vos clés API est essentielle pour éviter un accès non autorisé. Évitez les touches d'API à codage rigide en texte brut et utilisez plutôt des secrets gérés ou un stockage chiffré. Des outils comme les secrets de Google Colab peuvent aider à garder vos clés API privées et sécurisées [5].
4. Localisation des données: Étant donné que Deepseek est un modèle chinois, les données partagées avec elles peuvent être soumises aux lois chinoises en cybersécurité, qui pourraient nécessiter un accès aux données par les autorités [7]. L'exécution de versions plus petites de Deepseek R1 localement peut atténuer ce risque en gardant des données sur site [7].
5. Intégration de la garde lame: ensemble, l'IA prend en charge l'utilisation de la garde de lama, un modèle de sécurité qui peut filtrer les sorties potentiellement risquées des modèles d'IA. L'intégration de Llama Guard à Deepseek R1 peut aider à garantir que les réponses générées sont plus sûres et moins susceptibles de contenir un contenu nocif [2].
6. Audits de sécurité réguliers: Bien que l'IA ensemble fournisse un environnement sécurisé, il est important de procéder à des audits de sécurité réguliers de votre côté pour vous assurer que votre intégration avec Deepseek R1 n'introduit pas de vulnérabilités. Cela comprend la surveillance de toute activité suspecte et la garantie que toutes les pratiques de traitement des données respectent les lois pertinentes sur la protection des données.
En suivant ces étapes, vous pouvez améliorer considérablement la sécurité et la confidentialité de vos données lors de l'utilisation de Deepseek R1 avec API de Together.ai.
Citations:
[1] https://blog.theori.io/deepseek-security-privacy-and-governance-hidden-risks-in-open-source-ai-25958db9d93
[2] https://www.together.ai/blog/safety-models
[3] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and--s-distilled-models-securely-on-together-ai
[4] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerabilities/
[5] https://systemweakness.com/keep-your-api-keys-safe-openai-together-ai-etc-988c80231940
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-what-security-teams-need-to-know
[7] https://www.zdnet.com/article/what-is-deepseek-ai-is-it-safe-heres-everything-you-need-to-know/
[8] https://www.together.ai/privacy