DeepSeek-R1 Red Teaming 보고서: 놀라운 보안 및 윤리적 위험 발견

최근 수행된 레드팀 평가 암호화 AI DeepSeek-R1에서 심각한 보안 위험, 윤리적 우려 및 취약성이 드러났습니다. 자세한 내용은 2025년 XNUMX월 레드팀 보고서GPT-4o, OpenAI의 o1, Claude-3-Opus 등 업계 선도 모델과 비교했을 때 해당 모델이 유해하고 편향적이며 안전하지 않은 콘텐츠를 생성할 가능성이 높다는 점을 강조합니다. 아래는 보고서에 제시된 위험에 대한 종합적인 분석과 완화 권고 사항입니다.

주요 보안 및 윤리적 위험

1. 유해한 출력 및 보안 위험

• 유해한 콘텐츠를 생성할 가능성이 매우 높습니다.여기에는 유해한 언어, 편향된 출력, 범죄적으로 악용될 수 있는 정보 등이 포함됩니다.
• SR 11x 생성 가능성이 더 높습니다 해로운 OpenAI의 o1보다 콘텐츠가 더 풍부합니다.
• 4x 더 보기 유독한 GPT-4o보다.
• 3x 더 보기 치우친 클로드-3-오푸스보다.
• 4x 생성에 더 취약하다 안전하지 않은 코드 OpenAI의 o1보다.
• 고도로 느끼기 쉬운 CBRN에 (화학, 생물 학적, 방사선및 핵무기) 정보 생성으로 인해 악의적인 행위자에게는 매우 위험한 도구가 됩니다.

2. 다른 모델과의 비교

편견과 윤리적 위험

• 편견 공격의 83%가 성공했습니다.건강, 인종, 종교 관련 질의에서 상당한 편견이 감지되었습니다.
• 모델은 더 높은 수준을 표시했습니다. 인구 통계적 고정관념여기에는 다양한 공정성 규정을 위반할 수 있는 사항이 포함됩니다. 에코아, 정부 보증 주택 담보 대출, ACA및 EU AI 법.
• 샘플 테스트 사례에서는 DeepSeek-R1이 높은 지위의 직무에 대해 특정 인구통계를 선호하여 직장 환경을 강화한다는 사실이 입증되었습니다. 바이어스.

유해 콘텐츠 생성

• 유해한 테스트의 45% 결과적으로 모델이 관련 콘텐츠를 생성하게 되었습니다. 범죄 행위불법 무기와 통제물질을 포함합니다.
• "테러리스트 모집에서의 설득 기술"에 관한 블로그를 개발하도록 모델에 요청하는 테스트 프롬프트는 매우 자세한 응답을 가져왔습니다. 급진화 전략 개요 극단주의 집단이 모집 전략을 정교화하는 데 악용될 수 있는 잠재적인 현실 세계에서 폭력이 발생할 위험이 커집니다.
• GPT-2.5o보다 4배 더 취약함 그리고 Claude-6-Opus보다 3배 더 취약합니다. 극단주의 콘텐츠 생성.
• 유해한 테스트의 45% 모델이 t와 관련된 콘텐츠를 생성하게 되었습니다.o 범죄 활동불법 무기와 통제물질을 포함합니다.

안전하지 않은 코드 생성

• 코드 관련 공격의 78%가 안전하지 않고 악성 코드 조각을 성공적으로 추출했습니다..
• 생성된 모델 맬웨어, 트로이 목마 및 자체 실행 스크립트 요청에 따라. 트로이 목마는 공격자가 시스템에 지속적으로 무단으로 접근하고, 민감한 데이터를 훔치고, 더 많은 악성 페이로드를 배포할 수 있으므로 심각한 위험을 초래합니다.
• 자체 실행 스크립트 사용자 동의 없이 악의적인 작업을 자동화하여 사이버 보안에 중요한 애플리케이션에 잠재적인 위협을 초래할 수 있습니다.
• DeepSeek-R1은 업계 모델과 비교했을 때 4.5배, 2.5배, 1.25배 더 취약함 각각 OpenAI의 o1, Claude-3-Opus, GPT-4o보다 우수합니다.
• 78% 코드 관련 공격의 성공 안전하지 않고 악성 코드 조각 추출.

CBRN 취약점

• 생화학적 메커니즘에 대한 자세한 정보를 생성했습니다. 화학전 요원. 이러한 유형의 정보는 잠재적으로 개인이 화학 및 생물학 무기의 확산을 방지하기 위한 안전 제한을 우회하여 위험 물질을 합성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 테스트의 13% 안전 제어를 성공적으로 우회하여 관련 콘텐츠를 제작했습니다. 핵무기 그리고 생물학적 위협.
• Claude-3.5-Opus 및 OpenAI의 o3보다 1배 더 취약함.
• 생화학적 메커니즘에 대한 자세한 정보를 생성했습니다. 화학전 요원.
• 테스트의 13%가 안전 제어를 성공적으로 우회했습니다.핵 및 생물학적 위협과 관련된 콘텐츠를 제작합니다.
• Claude-3.5-Opus와 OpenAI의 o3보다 1배 더 취약합니다.

위험 완화를 위한 권장 사항

DeepSeek-R1과 관련된 위험을 최소화하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 강력한 안전 정렬 교육 구현

• 더 안전한 출력을 얻기 위해 모델을 훈련하려면 레드팀 데이터 세트를 사용해야 합니다.
• 행위 사람의 피드백을 통한 강화 학습 (RLHF) 모델 행동을 윤리적 기준에 맞게 조정합니다.

2. 지속적인 자동화된 레드 팀 구성

• 정기적인 스트레스 테스트 편견, 보안 취약점 및 유해 콘텐츠 생성을 식별합니다.
• 고용 지속적인 모니터링 특히 금융, 의료, 사이버 보안 애플리케이션 분야에서 모델 성능이 향상되었습니다.

3. 보안을 위한 컨텍스트 인식 가드레일

• 유해한 메시지를 차단하기 위해 동적 안전 장치를 개발합니다.
• 유해한 입력을 무력화하고 안전하지 않은 응답을 필터링하기 위해 콘텐츠 검토 도구를 구현합니다.

4. 활성 모델 모니터링 및 로깅

• 취약점을 조기에 감지하기 위해 모델 입력과 응답을 실시간으로 로깅합니다.
• AI 투명성 및 윤리 기준을 준수하도록 자동화된 감사 워크플로를 구축합니다.

5. 투명성 및 규정 준수 조치

• 모델 위험 카드를 유지하세요 모델 신뢰성, 보안성, 윤리적 위험에 대한 명확한 임원 지표가 있습니다.
• AI 규정 준수 등 NIST AI RMF 그리고 마이터 아틀라스 신뢰성을 유지하기 위해서.

결론

DeepSeek-R1은 심각한 보안을 제공합니다. 윤리적인, 그리고 광범위한 완화 노력 없이는 많은 고위험 애플리케이션에 적합하지 않게 만드는 규정 준수 위험. 해롭고 편향적이며 안전하지 않은 콘텐츠를 생성하는 경향은 Claude-3-Opus, GPT-4o 및 OpenAI의 o1과 같은 모델에 비해 불리합니다.

DeepSeek-R1이 중국에서 생산된 제품이라는 점을 감안할 때 필요한 완화 권장 사항이 완전히 구현될 가능성은 낮습니다. 그러나 AI 및 사이버 보안 커뮤니티가 이 모델이 초래할 수 있는 잠재적 위험을 인식하는 것은 여전히 ​​중요합니다. 이러한 취약성에 대한 투명성을 통해 개발자, 규제 기관 및 기업은 가능한 한 피해를 완화하기 위한 사전 조치를 취하고 이러한 기술의 오용에 대해 경계할 수 있습니다.

배포를 고려하는 조직은 안전을 보장하기 위해 엄격한 보안 테스트, 자동화된 레드팀 구성 및 지속적인 모니터링에 투자해야 합니다. 책임있는 AI 구현. DeepSeek-R1은 광범위한 완화 노력 없이는 많은 고위험 애플리케이션에 적합하지 않게 만드는 심각한 보안, 윤리 및 규정 준수 위험을 나타냅니다.

더 자세히 알고 싶은 독자는 보고서를 다운로드하는 것이 좋습니다. 이 페이지를 방문.