DeepSeek si è rapidamente affermato come una delle applicazioni di intelligenza artificiale generativa più discusse del 2025, ma la sua ascesa fulminea è stata accompagnata da un acceso dibattito sulle sue implicazioni in termini di sicurezza, protezione e privacy. In questo articolo, esploriamo la complessa questione della sua reale sicurezza, esaminandone le origini, le pratiche di gestione dei dati, gli incidenti di sicurezza e le risposte sia delle autorità di regolamentazione che dell'azienda stessa.
Che cos'è DeepSeek?
Origini e sviluppo
DeepSeek è un chatbot di intelligenza artificiale generativa sviluppato in Cina e basato su modelli linguistici di grandi dimensioni open source, progettato per fornire conversazioni in linguaggio naturale e capacità di recupero di informazioni agli utenti di tutto il mondo.
Architettura tecnica
Il servizio sfrutta una combinazione di reti neurali basate su trasformatori, ottimizzate su enormi corpora di testo, con un'infrastruttura back-end ospitata nel cloud per gestire l'inferenza e l'archiviazione dei dati.
Le capacità tecnologiche di DeepSeek celano una serie di falle di sicurezza rivelate da molteplici valutazioni indipendenti e incidenti reali. Comprendere queste vulnerabilità è essenziale per valutare il profilo di sicurezza complessivo del modello.
Quali sono le principali vulnerabilità di sicurezza?
Sfruttamenti del modello e risposte rapide dannose
Uno studio congiunto di Cisco e dell'Università della Pennsylvania ha scoperto che il modello R1 di DeepSeek non è riuscito a bloccare nessuno dei prompt dannosi o illeciti progettati per testare i guardrail. I test hanno riguardato query su disinformazione, facilitazione del crimine informatico e attività dannose in generale, con il modello che ha debitamente rispettato tutti i requisiti, in netto contrasto con i LLM occidentali, che generalmente implementano un filtraggio dei contenuti più rigoroso. Questa mancanza di moderazione interna dei contenuti consente ai malintenzionati di utilizzare il modello come arma per attività gravi come la creazione di ransomware o l'automazione di campagne di phishing.
Allucinazioni sui pacchi e rischi per la catena di fornitura
Oltre alle vulnerabilità immediate, DeepSeek è soggetto a "allucinazioni di pacchetti", ovvero casi in cui gli LLM inventano librerie software inesistenti che gli sviluppatori potrebbero importare inavvertitamente. I ricercatori di sicurezza avvertono che i malintenzionati possono registrare questi nomi di pacchetti inventati in repository pubblici, inducendo i sistemi automatizzati a scaricare dipendenze contenenti malware, una tattica definita "slopsquatting". Sebbene questa minaccia non sia esclusiva di DeepSeek, la sua natura open source e il suo aggressivo marketing delle prestazioni potrebbero amplificare tali rischi se non mitigati.
In che modo DeepSeek ha influito sulla privacy?
Le preoccupazioni sulla privacy che circondano DeepSeek si concentrano principalmente sulle pratiche di gestione dei dati e sulla potenziale sorveglianza sponsorizzata dallo Stato, date le sue origini cinesi e i profondi legami con le politiche tecnologiche nazionali.
Trasmissione dati in Cina
La Commissione sudcoreana per la protezione delle informazioni personali (PIPC) ha bloccato i nuovi download di DeepSeek dopo aver confermato che i dati degli utenti, inclusi i registri delle chat, erano stati indirizzati a server di proprietà di ByteDance in Cina. Ciò ha suscitato timori di accessi non autorizzati ai dati da parte delle autorità cinesi e ha portato all'avvio di un'indagine in corso sulla conformità alle leggi locali sulla protezione dei dati.
Violazione della configurazione del cloud
Nel gennaio 2025, Wiz Research ha scoperto un grave errore di configurazione nell'archiviazione cloud di DeepSeek, che ha esposto oltre un milione di voci sensibili come chiavi API, log di sistema e trascrizioni private di sessioni utente di inizio gennaio. La violazione ha evidenziato carenze sistemiche nella protezione dell'infrastruttura back-end e ha spinto la Marina Militare statunitense a vietare l'accesso ai dispositivi forniti dal governo fino a quando DeepSeek non avesse dimostrato un'azione correttiva.
Quali sono state le azioni geopolitiche e normative successive?
La rapida diffusione di DeepSeek non è passata inosservata ai governi e agli enti di regolamentazione, dando luogo a una serie di restrizioni e indagini in tutto il mondo.
Divieti e restrizioni
Diverse nazioni hanno istituito divieti o avvisi formali contro DeepSeek. Italia e Taiwan hanno bloccato l'accesso al servizio per questioni di privacy, mentre India e alcuni stati degli Stati Uniti ne hanno vietato l'uso sulle reti governative. Anche il Pentagono e la NASA hanno limitato l'utilizzo di DeepSeek tra i loro dipendenti, citando motivi di sicurezza nazionale ed etici.
Indagini sulla protezione dei dati
All'inizio del 2025, l'Autorità Garante per la Protezione dei Dati Personali (PIPC) italiana ha richiesto chiarimenti a DeepSeek in merito alle sue politiche sulla privacy e alle pratiche di conservazione dei dati, ordinando infine il blocco totale del suo servizio di chatbot dopo che l'azienda non ha risposto adeguatamente alle preoccupazioni delle autorità di regolamentazione. Analogamente, l'Autorità Garante per la Protezione dei Dati Personali olandese e il PIPC sudcoreano hanno avviato indagini su potenziali violazioni delle misure di sicurezza relative ai dati degli utenti.
Cosa dicono gli esperti di intelligenza artificiale e i leader del settore?
Le opinioni sull'importanza di DeepSeek e sulla sua sicurezza variano notevolmente tra i luminari dell'intelligenza artificiale, i dirigenti aziendali e i ricercatori accademici.
Approvazioni caute
Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha pubblicamente riconosciuto le sue prestazioni "impressionanti" in ambiti come la matematica, la programmazione e il ragionamento scientifico, pur mettendo in discussione le affermazioni della startup in termini di efficienza economica, alla luce delle segnalazioni di un investimento di 1.6 miliardi di dollari e di un massiccio acquisto di GPU. Le dichiarazioni di Altman riflettono un più ampio rispetto del settore per i risultati tecnici di DeepSeek, attenuato dallo scetticismo sulla sua reale impronta operativa.
Preoccupazioni per il rischio esistenziale
Al contrario, il Future of Life Institute (FLI) ha lanciato un duro avvertimento: le aziende di IA, comprese quelle emergenti come DeepSeek, sono mal preparate alle potenziali minacce esistenziali dell'Intelligenza Artificiale Generale (AGI). Il FLI ha assegnato alle principali aziende di IA punteggi non superiori a D nella "pianificazione della sicurezza esistenziale", sottolineando l'urgente necessità di solidi quadri di governance man mano che i modelli di IA aumentano le loro capacità.
Avvisi della comunità sulla sicurezza
Yoshua Bengio, spesso acclamato come il "padrino" dell'IA, ha segnalato DeepSeek come un fattore di rischio critico nella corsa globale agli armamenti dell'IA, suggerendo che la pressione competitiva per superare i rivali potrebbe compromettere i protocolli di sicurezza. Analogamente, gli esperti di sicurezza informatica osservano che il modello open-weight di DeepSeek, combinato con protezioni inadeguate, potrebbe accelerare la proliferazione di attacchi informatici basati sull'IA.
Quali strategie di mitigazione sono disponibili?
Dato il profilo di rischio multiforme di DeepSeek, gli esperti raccomandano un approccio su due fronti per proteggere utenti e organizzazioni.
Controlli pre-generazionali
Le tecniche di pre-generazione si concentrano sul miglioramento delle metodologie di training e prompting dei modelli per ridurre al minimo i risultati rischiosi prima che si verifichino. Le strategie includono l'ottimizzazione di LLM open source su dataset curati e conformi alle policy; l'integrazione di cicli di auto-raffinamento in cui il modello valuta il proprio livello di rischio; e l'integrazione dei prompt utente con basi di conoscenza convalidate per ridurre le allucinazioni.
Difese post-generazionali
Le misure di sicurezza post-generazione prevedono la verifica degli output del modello tramite strumenti automatizzati e revisione umana. Gli sviluppatori possono confrontare frammenti di codice con registri software attendibili, implementare scanner di analisi delle dipendenze per segnalare potenziali tentativi di "slopsquatting" e integrare livelli di filtraggio dei contenuti per intercettare richieste dannose o illegali. Sebbene queste misure offrano una protezione aggiuntiva, si basano sull'integrità dei processi di convalida stessi, che possono essere presi di mira dagli avversari.
DeepSeek è sicuro per gli utenti e le aziende?
Valutazione del rischio
- Rischio di perdita di dati:La precedente esposizione del database dimostra un rischio tangibile di perdita involontaria dei dati degli utenti se non vengono mantenute le opportune configurazioni di sicurezza.
- Guasti del guardrail di sicurezza:Il fatto che il chatbot di DeepSeek possa essere jailbroken in tutti gli scenari testati suggerisce che i prompt dannosi potrebbero provocare output dannosi o indesiderati.
- Conformità normativa:Le restrizioni imposte dal PIPC sudcoreano sottolineano che DeepSeek deve adattare le sue pratiche di gestione dei dati alle normative internazionali sulla privacy prima di riacquistare più ampi diritti di distribuzione.
- Considerazioni sulla sicurezza nazionale:Il coinvolgimento degli enti di sicurezza nazionale degli Stati Uniti evidenzia la dimensione geopolitica dell’utilizzo dei servizi di intelligenza artificiale sviluppati dalla Cina in contesti sensibili.
Raccomandazioni per un uso sicuro
Le organizzazioni che valutano DeepSeek dovrebbero:
Monitorare gli aggiornamenti di DeepSeek riguardanti le patch di sicurezza e le policy sulla privacy riviste prima di distribuirle negli ambienti di produzione.
Eseguire audit di sicurezza approfonditi su tutti i servizi di intelligenza artificiale integrati e verificare regolarmente le configurazioni cloud.
Implementare sandbox e filtraggio dell'output per mitigare potenziali attacchi di jailbreak e prompt-injection.
Assicurarsi che le pratiche di residenza e crittografia dei dati siano conformi alle normative regionali per impedire l'esfiltrazione non autorizzata dei dati.
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In sintesi, sebbene DeepSeek rappresenti un'impresa tecnica notevole nello sviluppo di LLM economicamente vantaggiosa, le sue attuali carenze in termini di sicurezza e privacy rappresentano ostacoli significativi alla sua adozione su larga scala. Le parti interessate, dai singoli utenti alle agenzie per la sicurezza nazionale, devono valutare l'innovazione dell'azienda rispetto ai rischi reali e in continua evoluzione che comporta. Finché DeepSeek non riuscirà a colmare in modo dimostrabile le sue lacune e ad allinearsi alle aspettative normative globali, il suo utilizzo dovrebbe essere affrontato con consapevole cautela, piuttosto che con entusiasmo sfrenato.