DeepSeek R1을 함께 사용할 때 안전한 데이터 전송 보장. AAI의 API에는 몇 가지 주요 고려 사항과 단계가 필요합니다.
1. 옵트 아웃 개인 정보 관리 : 함께 AI는 데이터 공유에 대한 옵트 아웃 컨트롤을 제공하며, 이는 개인 정보를 유지하는 데 중요합니다. DeepSeek의 자체 API와 달리 AI는 사용자가 데이터를 안전하게 유지하고 DeepSeek와 공유하지 않도록 허용합니다 [3]. 즉, 데이터가 공유되는지 여부를 제어 할 수 있습니다. 이는 개인 정보 보호 측면에서 중요한 이점입니다.
2. 서버리스 배포 : 함께 AI는 DeepSeek R1에 대한 서버리스 배포 옵션을 제공하므로 데이터 노출 위험을 줄일 수 있습니다. 이 설정을 통해 전용 GPU 배포가 필요하지 않고 지불 당 지불 및 고성능 인프라가 가능합니다 [3]. 서버리스 환경은 지속적인 스토리지 또는 장기 실행 프로세스가 필요하지 않아 공격 표면을 최소화하기 때문에 더 안전 할 수 있습니다.
3. API 키 관리 : 무단 액세스를 방지하려면 API 키를 안전하게 관리하는 것이 필수적입니다. 평범한 텍스트로 하드 코딩 API 키를 피하고 대신 관리되는 비밀 또는 암호화 된 스토리지를 사용하십시오. Google Colab의 비밀과 같은 도구는 API 키를 개인적이고 안전하게 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다 [5].
4. 데이터 현지화 : DeepSeek은 중국 모델이기 때문에 이와 공유 된 데이터는 중국의 사이버 보안법의 대상이 될 수 있으며, 이는 당국의 데이터 액세스가 필요할 수 있습니다 [7]. 더 작은 버전의 DeepSeek R1을 로컬로 실행하면 데이터 온 프레미스를 유지 함으로써이 위험을 완화 할 수 있습니다 [7].
5. Llama Guard Integration : AI는 AI 모델에서 잠재적으로 위험한 출력을 필터링 할 수있는 안전 모델 인 Llama Guard의 사용을 지원합니다. Llama Guard를 DeepSeek R1과 통합하면 생성 된 응답이 더 안전하고 유해한 컨텐츠를 포함 할 가능성이 적습니다 [2].
6. 정기적 인 보안 감사 : 함께 AI는 안전한 환경을 제공하지만 DeepSeek R1과의 통합이 취약점을 유발하지 않도록 정기적 인 보안 감사를 수행하는 것이 중요합니다. 여기에는 의심스러운 활동에 대한 모니터링과 모든 데이터 처리 관행이 관련 데이터 보호법을 준수하도록하는 것이 포함됩니다.
이 단계를 수행하면 DeepSeek R1을 함께 사용할 때 데이터의 보안 및 개인 정보를 크게 향상시킬 수 있습니다.
인용 :
[1] https://blog.theori.io/deepseek-security-privacy-and-governance-hidden-risks-in-open-source-ai-125958db9d93
[2] https://www.together.ai/blog/safety-models
[3] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-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-openai-together-ai-etc-988c80231940
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-whatecurity-teams-need-to- know
[7] https://www.zdnet.com/article/what-is-deepseek-ai-is-it-safe-heas-everthing-you-need-to- know/
[8] https://www.together.ai/privacy