《Deepseek应用场景中需要关注的十个安全问题和防范措施》

该报告聚焦于 DeepSeek 在实际应用中的安全问题，全面剖析了其面临的各类安全挑战，并提供了相应的防范措施，对保障 DeepSeek 的安全使用具有重要指导意义。

安全问题特点及方案框架

特点显著：威胁难以预测，人工智能技术如 “黑箱”，运行原理复杂，大模型推理阶段可能出现不可预测的 “涌现” 特性；攻防非对称，攻击成本低、手段多，防御成本高且需持续投入。还存在数据隐私、知识产权、责任归属、伦理道德等法律问题。

框架明晰：安全问题分为内生安全和外延安全。内生安全聚焦系统内部核心要素，如算法的可解释性差、数据安全隐患等；外延安全关注技术与外部交互产生的问题，像网络领域的信息内容安全、现实领域诱发的经济社会安全等。

模型自身安全问题

多种攻击威胁：遭受 DDoS 攻击，官网曾瘫痪 48 小时，攻击分阶段且手段多样，还伴随暴力破解；存在无限推理攻击风险，特殊查询会使模型陷入过度推理，占用大量计算资源；面临漏洞探测与利用，黑客通过探测子域名、外部暴露服务等，利用漏洞获取敏感数据。

数据与安全机制漏洞：模型存在投毒问题，注入虚假数据会干扰训练，影响模型性能和下游应用；越狱问题也较为严重，攻击者利用提示词或漏洞突破安全限制，生成有害输出。此外，还存在输出处理不安全、供应链漏洞等其他安全隐患。

私有化部署安全问题

网络攻击风险：针对本地化部署的网络攻击频发，攻击者通过搜索引擎投毒、仿冒网站等传播木马程序，如 HackBrian RAT，可窃取敏感信息、破坏系统数据。

部署工具漏洞：部署工具存在风险，如 Ollama 默认开启端口且无鉴权机制，攻击者可远程访问模型，进行模型删除、窃取、投毒等恶意操作，还可利用其远程命令执行漏洞获取服务器权限。

外延安全问题

仿冒风险：出现仿冒 DeepSeek 官方 APP 植入手机木马的情况，诱导用户安装，窃取隐私信息；大量仿冒网站和域名涌现，收集用户敏感信息，给用户带来隐私泄露和资金被盗风险。

辅助攻击风险：DeepSeek 可被用于自动渗透攻击，相比传统手工渗透，具有效率高、覆盖广、误报率低等特点，且攻击隐蔽性强，可辅助渗透攻击的各个阶段。

防范措施全面

通用防范策略：开发阶段强化数据管理、加强模型设计与验证、严格代码审查；部署阶段安全配置服务器、采用加密传输；运行阶段实时监控与预警、定期漏洞扫描与更新、制定应急响应与恢复计划。

针对特定场景的防范：私有化部署时，进行模型验证与签名、更新管理、防止模型窃取，加强系统安全加固、人员安全管理，实施网络隔离、防火墙设置、入侵检测与防御；面对外延安全问题，用户要提高安全意识、仔细辨别信息，企业要加强品牌保护、防护与监测，技术层面安装安全软件、采用多因素认证 。