全球爆火的DeepSeek：效率與隱患并存

根據(jù)IDC最 新報告，DeepSeek-R1 在多類別大模型綜合排名中飆升至第三梯隊，其標志性成果是創(chuàng)舉的"動態(tài)意圖感知"架構(gòu)——這項在用戶意圖預測準確率上高達96.7%的技術(shù)，使它在風格控制類模型領(lǐng)域與OpenAI的o1 模型并列世界之首。

大型語言模型(LLM)正以比較罕見的速度滲透到各行各業(yè)。DeepSeek以其高性價比在近期引爆了新一輪大模型應用熱潮，帶來有效率文本生成、智能客服、數(shù)據(jù)分析等創(chuàng)新價值。然而，近期頻發(fā)的 LLM 應用安全事件也在警示我們：忽視安全防護，代價可能遠超想象。

LLM四大安全風險解析

瑞數(shù)信息作為國內(nèi)最早以動態(tài)安全+AI為核心能力的安全提供商，特別關(guān)注當下針對大型語言模型LLM平臺的濫用行為，并總結(jié)出LLM面臨的四大主要威脅風險：

1、DeepSeek 宕機與漏洞風險，用戶體驗與信任的雙重崩塌

DeepSeek 服務器遭受大規(guī)模 DDoS 攻擊后，服務多次中斷，用戶無法正常訪問。同時，黑客利用 DeepSeek 相關(guān)漏洞，竊取了部分聊天記錄，其中可能包含敏感信息，從而導致大規(guī)模聊天數(shù)據(jù)泄露。

2、數(shù)據(jù)泄露風險，從商業(yè)機密到用戶隱私的全面威脅

企業(yè)使用LLM時，可能將敏感數(shù)據(jù)輸入模型，如商業(yè)機密、財務信息等，一旦泄露，將給企業(yè)帶來巨大損失。近期，有黑客聲稱已入侵人工智能對話應用平臺OmniGPT，并竊取了 3 萬名用戶的電子郵件、電話號碼，以及超過 3400 萬條用戶對話記錄、上傳文件和賬單等敏感信息。數(shù)據(jù)泄露不僅會損害企業(yè)的經(jīng)濟利益，還會嚴重影響企業(yè)的市場競爭力。此外，泄露數(shù)據(jù)還可被用于準確釣魚或更深層次的供應鏈攻擊，身份盜竊、金融欺詐等，給企業(yè)與用戶都帶來嚴重隱患。

3、Ollama API暴露風險： 7000 個接口的潛在危機

另一個嚴重的安全風險是Ollama API的廣泛暴露。研究發(fā)現(xiàn)，大約7， 000 個Ollama API被公開在互聯(lián)網(wǎng)上，導致DeepSeek等AI模型暴露于潛在攻擊之下。其API暴露問題可能允許攻擊者繞過訪問控制，大規(guī)模調(diào)用 LLM，修改甚至刪除這些模型，造成高額費用或生成惡意內(nèi)容。攻擊者甚至還可能利用已被劫持的 LLM 訪問接口，深入企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)，竊取敏感數(shù)據(jù)或破壞業(yè)務系統(tǒng)。

4、LLM劫持風險，黑客的“低成本犯罪”

攻擊者正在利用被盜的API密鑰非法訪問大型語言模型(LLM)，導致受害者承擔高昂的計算成本。例如，通過竊取云服務賬戶的憑證或特定LLM應用的API密鑰，再將其集成到反向代理(如“OAI”反向代理)中，以繞過訪問限制，實現(xiàn)大規(guī)模未授權(quán)查詢。而且，更具威脅的是，該行為很可能被黑客用于生成惡意代碼、偽造內(nèi)容或繞過地區(qū)訪問限制。在DeepSeek AI模型的案例中，攻擊者在模型發(fā)布后短短幾天內(nèi)便成功獲取未授權(quán)訪問權(quán)限，凸顯了該問題的風險。

企業(yè)安全防護建議

1、加強數(shù)據(jù)管理和保護

企業(yè)應建立完善的數(shù)據(jù)管理體系，對敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，限制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，定期進行數(shù)據(jù)安全審計。數(shù)據(jù)管理是企業(yè)安全防護的重要環(huán)節(jié)，完善的管理體系可以有效保護企業(yè)的數(shù)據(jù)安全。

2、強化API安全管理

企業(yè)應加強API密鑰的管理，定期更換密鑰，限制API的使用范圍和頻率，監(jiān)控API的使用情況，及時發(fā)現(xiàn)異常。API的安全管理可以有效防止數(shù)據(jù)泄露和非法訪問。

3、提升網(wǎng)絡(luò)安全防護能力

企業(yè)應部署先進的網(wǎng)絡(luò)安全防護設(shè)備，如防火墻、入侵檢測系統(tǒng)等，加強員工的安全培訓，提高整體網(wǎng)絡(luò)安全防護能力。網(wǎng)絡(luò)安全防護設(shè)備和培訓可以有效提升企業(yè)的安全防護水平

瑞數(shù)信息多重防御技術(shù)：以技術(shù)創(chuàng)新應LLM 安全挑戰(zhàn)

面對層出不窮的攻擊手段與風險場景，瑞數(shù)信息立足“動態(tài)安全 + AI”技術(shù)，打造了專門針對 LLM 安全的多重防御體系。

1、AI智能威脅檢測引擎

針對 LLM面臨的安全問題，瑞數(shù)信息運用其AI智能威脅檢測引擎，對與 LLM相關(guān)的惡意行為進行深度挖掘和分析，通過標記的威脅檢測模型，系統(tǒng)不僅能夠發(fā)現(xiàn)已知的威脅，還能敏銳捕捉未知威脅。通過全息指紋設(shè)備技術(shù)，實現(xiàn)對用戶終端、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的深度識別，確保準確定位攻擊源，快速阻止惡意行為。

2、動態(tài)智能安全檢測引擎

通過“動態(tài)交互、動態(tài)令牌”等安全機制，對高頻或異常流量進行實時識別與攔截，尤其擅長應對應用層 DDoS 攻擊。借助先進的威脅檢測算法，準確發(fā)現(xiàn)已知與未知攻擊行為，包括對 LLM 的漏洞掃描、應用漏洞利用等惡意企圖。

3、API安全管控

通過 AI 行為分析，有效識別和攔截異常 API 調(diào)用，包括盜用 LLM API 密鑰或非授權(quán)集成等攻擊模式。從 API 請求發(fā)起到返回數(shù)據(jù)的全過程都在監(jiān)管范圍內(nèi)，具備風險檢測、合規(guī)審計與訪問溯源能力，便于快速定位并封禁惡意行為。

4、敏感數(shù)據(jù)識別與脫敏

對 LLM 應用流量進行實時檢測，甄別可能出現(xiàn)的用戶隱私、企業(yè)密鑰等敏感信息。一旦檢測到異常調(diào)用或竊密行為，系統(tǒng)可自動觸發(fā)脫敏或阻斷機制，有效遏制大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露風險。

安全即生產(chǎn)力：LLM時代的生存法則

DeepSeek 接二連三的安全攻擊事件和 OmniGPT 的大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露，已為我們敲響警鐘，瑞數(shù)信息認為，在LLM加速落地的今天，安全能力已成為企業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵一環(huán)。當企業(yè)或個人引入大模型以提升效率、拓展業(yè)務時，也必須同步建立完整的風險識別與防御措施。未來，瑞數(shù)信息將持續(xù)迭代“動態(tài)安全+AI”技術(shù)，為LLM應用提供端到端防護，以創(chuàng)新為驅(qū)動，護航企業(yè)數(shù)字化進程。

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