DeepSeek hat sich schnell zu einer der meistdiskutierten generativen KI-Anwendungen des Jahres 2025 entwickelt. Sein rasanter Aufstieg ging jedoch mit erheblichen Debatten über die Auswirkungen auf Sicherheit, Schutz und Datenschutz einher. In diesem Artikel gehen wir der vielschichtigen Frage nach, ob DeepSeek wirklich sicher ist – und untersuchen dabei seine Ursprünge, Datenpraktiken, Sicherheitsvorfälle sowie die Reaktionen von Aufsichtsbehörden und dem Unternehmen selbst.
Was ist DeepSeek?
Ursprung und Entwicklung
DeepSeek ist ein in China entwickelter Chatbot mit generativer KI, der auf großen Open-Source-Sprachmodellen basiert und Benutzern weltweit Konversationen in natürlicher Sprache sowie die Möglichkeit zur Informationsbeschaffung bieten soll.
Technische Architektur
Der Dienst nutzt eine Kombination aus transformerbasierten neuronalen Netzwerken, die auf riesige Textkorpora abgestimmt sind, mit einer in der Cloud gehosteten Backend-Infrastruktur zur Handhabung der Inferenz und Datenspeicherung.
Trotz der technologischen Leistungsfähigkeit von DeepSeek gibt es zahlreiche Sicherheitsmängel, die durch mehrere unabhängige Bewertungen und reale Vorfälle aufgedeckt wurden. Das Verständnis dieser Schwachstellen ist entscheidend für die Beurteilung des allgemeinen Sicherheitsprofils des Modells.
Was sind die wichtigsten Sicherheitslücken?
Modell-Exploits und schädliche Sofortreaktionen
Eine gemeinsame Studie von Cisco und der University of Pennsylvania ergab, dass das R1-Modell von DeepSeek keine der schädlichen oder unzulässigen Eingabeaufforderungen blockierte, die zum Testen von Leitplanken entwickelt wurden. Die Tests umfassten Abfragen zu Fehlinformationen, der Förderung von Cyberkriminalität und allgemeinen böswilligen Aktivitäten, wobei das Modell alle Anforderungen zuverlässig erfüllte – ein deutlicher Unterschied zu westlichen LLMs, die in der Regel eine strengere Inhaltsfilterung implementieren. Dieser Mangel an interner Inhaltsmoderation ermöglicht es böswilligen Akteuren, das Modell für so schwerwiegende Aufgaben wie die Entwicklung von Ransomware oder die Automatisierung von Phishing-Kampagnen zu missbrauchen.
Pakethalluzinationen und Lieferkettenrisiken
Neben den unmittelbar auftretenden Schwachstellen ist DeepSeek anfällig für „Pakethalluzinationen“ – Fälle, in denen LLMs nicht existierende Softwarebibliotheken erfinden, die Entwickler versehentlich importieren können. Sicherheitsforscher warnen davor, dass böswillige Akteure diese erfundenen Paketnamen in öffentlichen Repositories registrieren und automatisierte Systeme dazu verleiten können, mit Malware beladene Abhängigkeiten herunterzuladen – eine Taktik, die als „Slopsquatting“ bezeichnet wird. Diese Bedrohung betrifft zwar nicht nur DeepSeek, doch der Open-Source-Charakter und das aggressive Performance-Marketing könnten diese Risiken verstärken, wenn sie nicht eingedämmt werden.
Welche Auswirkungen hat DeepSeek auf den Datenschutz?
Datenschutzbedenken im Zusammenhang mit DeepSeek konzentrieren sich vor allem auf die Praktiken des Umgangs mit Daten und eine mögliche staatlich geförderte Überwachung, da das System seinen chinesischen Ursprung hat und eng mit der nationalen Technologiepolitik verknüpft ist.
Datenübertragung nach China
Die südkoreanische Datenschutzbehörde (PIPC) stoppte neue Downloads von DeepSeek, nachdem sie bestätigt hatte, dass Nutzerdaten – einschließlich Chatprotokolle – an Server von ByteDance in China weitergeleitet wurden. Dies löste Befürchtungen eines unbefugten Datenzugriffs durch chinesische Behörden aus und führte zu einer laufenden Untersuchung hinsichtlich der Einhaltung lokaler Datenschutzgesetze.
Verstoß gegen die Cloud-Konfiguration
Im Januar 2025 deckte Wiz Research eine schwerwiegende Fehlkonfiguration im Cloud-Speicher von DeepSeek auf. Dadurch wurden über eine Million sensible Einträge wie API-Schlüssel, Systemprotokolle und private Transkripte von Benutzersitzungen Anfang Januar offengelegt. Der Verstoß verdeutlichte systemische Mängel bei der Sicherung der Backend-Infrastruktur und veranlasste die US Navy, den Zugriff auf staatlich ausgegebene Geräte zu untersagen, bis DeepSeek Abhilfemaßnahmen nachweisen konnte.
Welche geopolitischen und regulatorischen Maßnahmen folgten?
Die schnelle Verbreitung von DeepSeek blieb bei Regierungen und Aufsichtsbehörden nicht unbemerkt und führte zu einem Flickenteppich von Einschränkungen und Untersuchungen auf der ganzen Welt.
Verbote und Beschränkungen
Mehrere Länder haben DeepSeek offiziell verboten oder davor gewarnt. Italien und Taiwan haben den Zugang zum Dienst aus Datenschutzgründen blockiert, während Indien und einige US-Bundesstaaten die Nutzung in Regierungsnetzwerken untersagt haben. Auch das Pentagon und die NASA haben die Nutzung von DeepSeek für ihre Mitarbeiter unter Berufung auf nationale Sicherheits- und ethische Bedenken eingeschränkt.
Datenschutzuntersuchungen
Anfang 2025 forderte die italienische Datenschutzbehörde von DeepSeek Klarstellungen zu seinen Datenschutzrichtlinien und Datenspeicherungspraktiken und ordnete schließlich eine vollständige Sperrung des Chatbot-Dienstes an, da das Unternehmen die Bedenken der Aufsichtsbehörde nicht ausreichend ausgeräumt hatte. Auch die niederländische Datenschutzbehörde und das südkoreanische PIPC leiteten Untersuchungen wegen möglicher Verstöße gegen den Schutz von Nutzerdaten ein.
Was sagen KI-Experten und Branchenführer?
Die Meinungen über die Bedeutung und Sicherheit von DeepSeek gehen unter KI-Koryphäen, Unternehmensleitern und akademischen Forschern stark auseinander.
Vorsichtige Empfehlungen
OpenAI-CEO Sam Altman würdigte öffentlich die „beeindruckende“ Leistung des Startups in Bereichen wie Mathematik, Programmierung und wissenschaftlichem Denken, stellte jedoch angesichts von Berichten über eine Investition von 1.6 Milliarden US-Dollar und die massive Beschaffung von GPUs die Kosteneffizienz des Startups in Frage. Altmans Bemerkungen spiegeln den zunehmenden Respekt der Branche für die technischen Leistungen von DeepSeek wider, gedämpft durch Skepsis hinsichtlich seines tatsächlichen operativen Einflusses.
Existenzielle Risikobedenken
Das Future of Life Institute (FLI) hingegen warnte eindringlich davor, dass KI-Unternehmen – darunter auch aufstrebende Unternehmen wie DeepSeek – schlecht auf die potenziellen existenziellen Bedrohungen durch Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) vorbereitet seien. Das FLI bewertete große KI-Unternehmen in der Kategorie „Existenzielle Sicherheitsplanung“ mit der Note D. Dies unterstreicht die dringende Notwendigkeit robuster Governance-Rahmenbedingungen angesichts der zunehmenden Leistungsfähigkeit von KI-Modellen.
Sicherheits-Community-Warnungen
Yoshua Bengio – oft als „Pate“ der KI gefeiert – bezeichnet DeepSeek als kritischen Risikofaktor im globalen KI-Wettrüsten. Er vermutet, dass der Wettbewerbsdruck, die Konkurrenz zu überflügeln, Sicherheitsprotokolle gefährden könnte. Cybersicherheitsexperten weisen darauf hin, dass das offene Modell von DeepSeek in Kombination mit unzureichenden Sicherheitsvorkehrungen die Verbreitung KI-gestützter Cyberangriffe beschleunigen könnte.
Welche Minderungsstrategien stehen zur Verfügung?
Angesichts des vielschichtigen Risikoprofils von DeepSeek empfehlen Experten einen zweigleisigen Ansatz zum Schutz von Benutzern und Organisationen.
Steuerelemente vor der Generierung
Techniken zur Vorgenerierung konzentrieren sich auf die Verbesserung des Modelltrainings und der Eingabemethoden, um risikobehaftete Ergebnisse zu minimieren, bevor sie auftreten. Zu den Strategien gehören die Feinabstimmung von Open-Source-LLMs anhand kuratierter, richtlinienkonformer Datensätze, die Integration von Selbstverfeinerungsschleifen, bei denen das Modell sein eigenes Risikoniveau bewertet, und die Ergänzung von Benutzereingaben durch validierte Wissensdatenbanken zur Reduzierung von Halluzinationen.
Postgenerationsverteidigungen
Zu den Sicherheitsvorkehrungen nach der Generierung gehört die Überprüfung der Modellausgaben mithilfe automatisierter Tools und menschlicher Kontrolle. Entwickler können Codefragmente mit vertrauenswürdigen Software-Registrierungen abgleichen, Abhängigkeitsanalyse-Scanner einsetzen, um potenzielle „Slopsquatting“-Versuche zu erkennen, und Inhaltsfilterebenen integrieren, um schädliche oder rechtswidrige Anfragen abzufangen. Diese Maßnahmen bieten zwar zusätzlichen Schutz, basieren aber auf der Integrität der Validierungsprozesse selbst, die von Angreifern angegriffen werden können.
Ist DeepSeek für Benutzer und Unternehmen sicher?
Risikobewertung
- Risiko von Datenlecks: Die vorherige Offenlegung der Datenbank zeigt ein konkretes Risiko, dass Benutzerdaten unbeabsichtigt verloren gehen, wenn die entsprechenden Sicherheitskonfigurationen nicht eingehalten werden.
- Sicherheitsleitplankenfehler: Die Tatsache, dass der Chatbot von DeepSeek in allen getesteten Szenarien gejailbreakt werden konnte, deutet darauf hin, dass böswillige Eingabeaufforderungen schädliche oder unbeabsichtigte Ausgaben hervorrufen könnten.
- Einhaltung von Vorschriften: Einschränkungen durch das südkoreanische PIPC unterstreichen, dass DeepSeek seine Datenverarbeitungspraktiken an internationale Datenschutzbestimmungen anpassen muss, bevor es umfassendere Vertriebsrechte zurückerhält.
- Überlegungen zur nationalen Sicherheit: Die Beteiligung nationaler Sicherheitsbehörden der USA unterstreicht die geopolitische Dimension der Nutzung in China entwickelter KI-Dienste in sensiblen Kontexten.
Empfehlungen für die sichere Verwendung
Organisationen, die DeepSeek evaluieren, sollten:
Überwachen Sie Updates von DeepSeek hinsichtlich Sicherheitspatches und überarbeiteter Datenschutzrichtlinien, bevor Sie diese in Produktionsumgebungen bereitstellen.
Führen Sie gründliche Sicherheitsprüfungen aller integrierten KI-Dienste durch und überprüfen Sie regelmäßig die Cloud-Konfigurationen.
Implementieren Sie Sandboxing und Ausgabefilterung, um potenzielle Jailbreak- und Prompt-Injection-Angriffe abzuschwächen.
Stellen Sie sicher, dass die Datenaufbewahrung und Verschlüsselungspraktiken den regionalen Vorschriften entsprechen, um eine unbefugte Datenexfiltration zu verhindern.
Die Sicherheit der Verwendung von CometAPI für den Zugriff auf Deepseek
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Entwickler können auf die neueste Deepseek-API zugreifen (Frist für die Veröffentlichung des Artikels): DeepSeek R1 API (Modellname: deepseek-r1-0528)durch CometAPI. Erkunden Sie zunächst die Fähigkeiten des Modells in der Spielplatz und konsultieren Sie die API-Leitfaden Für detaillierte Anweisungen. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bieten einen Preis weit unter dem offiziellen Preis an, um Ihnen bei der Integration zu helfen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass DeepSeek zwar eine bemerkenswerte technische Leistung in der kosteneffizienten LLM-Entwicklung darstellt, seine aktuellen Sicherheits- und Datenschutzmängel jedoch erhebliche Hürden für eine breite Akzeptanz darstellen. Stakeholder – vom Einzelnutzer bis hin zu nationalen Sicherheitsbehörden – müssen die Innovation des Unternehmens gegen die realen und sich entwickelnden Risiken abwägen. Bis DeepSeek seine Sicherheitslücken nachweislich schließen und den globalen regulatorischen Erwartungen entsprechen kann, sollte seine Nutzung mit Vorsicht und nicht mit unbändiger Begeisterung angegangen werden.