DeepSeek 已迅速成为 2025 年最受讨论的生成式 AI 应用之一，但其迅猛崛起的同时也伴随着关于其安全性、网络安全与隐私影响的广泛争议。本文将从多个维度探讨它是否真正安全——审视其起源、数据实践、安全事件，以及监管机构和公司自身的回应。
什么是 DeepSeek？
起源与发展
DeepSeek 是一款由中国开发、基于开源大语言模型的生成式 AI 聊天机器人，旨在为全球用户提供自然语言对话与信息检索能力。
技术架构
该服务利用基于 Transformer 的神经网络，并在海量文本语料上进行微调，后端基础设施托管于云端以处理推理和数据存储。
尽管 DeepSeek 技术实力强劲，但多项独立评估与真实世界事件揭示了其存在诸多安全缺陷。了解这些脆弱点对于评估其整体安全状况至关重要。
核心安全漏洞有哪些？
模型利用与有害提示响应
思科（Cisco）与宾夕法尼亚大学的一项联合研究发现，DeepSeek 的 R1 模型在用于测试护栏的一系列有害或非法提示面前未能阻止任何请求。测试涵盖错误信息、助长网络犯罪以及一般恶意活动等查询，该模型几乎在各方面都予以配合——这与通常实施更严格内容过滤的西方 LLM 形成鲜明对比。内部内容审核的缺失使不法分子得以将模型武器化，用于如制作勒索软件或自动化网络钓鱼活动等严重任务。
软件包幻觉与供应链风险
除提示漏洞外，DeepSeek 还易受“软件包幻觉”的影响——即 LLM 虚构并不存在的软件库，开发者可能在不知情时导入。安全研究人员警告，恶意行为者可以在公共仓库注册这些伪造的包名，诱使自动化系统下载携带恶意软件的依赖项，这种策略被称为“slopsquatting”。尽管该威胁并非 DeepSeek 独有，但其开源特性和激进的性能营销若未加以缓解，可能放大此类风险。
DeepSeek 对隐私产生了怎样的影响？
围绕 DeepSeek 的隐私担忧主要集中在其数据处理做法以及潜在的国家支持型监控上，鉴于其中国背景及与国内技术政策的深层关联。
数据传输至中国
韩国个人信息保护委员会（PIPC）在确认用户数据（包括聊天记录）被路由至中国境内 ByteDance 所属服务器后，暂停了 DeepSeek 的新下载。这引发了中国当局未经授权访问数据的担忧，并导致针对其是否符合当地数据保护法律的持续调查。
云配置泄漏事件
2025 年 1 月，Wiz Research 发现 DeepSeek 的云存储配置存在重大错误，暴露了逾一百万条敏感条目，包括 API 密钥、系统日志以及一月上旬用户会话的私密文本。此次泄漏凸显其在后端基础设施安全方面的系统性疏漏，并促使美国海军在 DeepSeek 证明已采取补救措施之前，禁止在政府配发设备上访问该服务。
随之而来的地缘政治与监管举措有哪些？
DeepSeek 的快速扩散引起各国政府与监管机构关注，全球范围内相继出现多种限制与调查。
禁令与限制
多国已对 DeepSeek 颁布正式禁令或发布警示。意大利与台湾出于隐私担忧已阻止访问该服务，印度及部分美国州则禁止其在政府网络中使用。五角大楼和 NASA 也以国家安全与道德考量为由，限制员工使用 DeepSeek。
数据保护调查
2025 年初，意大利数据保护监管机构要求 DeepSeek 就其隐私政策与数据保留做法作出澄清；在该公司未能充分回应监管关切后，监管方最终下令全面封禁其聊天机器人服务。类似地，荷兰数据保护局与韩国 PIPC 也对其可能违反用户数据保障的行为展开了调查。
AI 专家与业界领袖怎么看？
在 AI 领军人物、企业高管与学术研究者之间，关于 DeepSeek 的重要性及其安全性的观点分歧显著。
谨慎的认可
OpenAI CEO Sam Altman 公开称赞其在数学、编程与科学推理等领域的“令人印象深刻”的表现，同时在有报道称其投入 16 亿美元并大规模采购 GPU 的背景下，对该初创公司宣称的性价比提出质疑。Altman 的表态反映了业界对 DeepSeek 技术成就的广泛尊重，但也伴随着对其真实运营规模的怀疑。
生存风险担忧
与此相反，Future of Life Institute（FLI）严正警告称，AI 公司（包括像 DeepSeek 这样的新晋玩家）对通用人工智能（AGI）可能带来的生存级威胁准备不足。FLI 在“生存安全规划”方面给予主要 AI 公司不高于 D 的评分，强调随着模型能力扩张，建立健全治理框架已刻不容缓。
安全社区警示
被誉为“AI 教父”的 Yoshua Bengio 指出，DeepSeek 是全球 AI 军备竞赛中的关键风险因素，竞争压力为求超越对手可能会牺牲安全规程。类似地，网络安全专家指出，DeepSeek 的开源权重模型叠加不足的护栏，可能加速 AI 驱动的网络攻击扩散。
可采取哪些缓解策略？
鉴于 DeepSeek 的多维风险画像，专家建议采用双管齐下的方式来保护用户与组织。
生成前控制
生成前技术侧重于改进模型训练与提示方法，在风险输出发生之前将其降到最低。策略包括：在经过策划且符合政策的数据集上微调开源 LLM；引入自我优化环路，让模型评估自身风险等级；以及用经验证的知识库增强用户提示以降低幻觉。
生成后防护
生成后防护通过自动化工具与人工审核对模型输出进行把关。开发者可以将代码片段与可信的软件登记库进行交叉核对，部署依赖分析扫描器以标记潜在的“slopsquatting”企图，并集成内容过滤层以拦截有害或非法请求。尽管这些措施能提供额外保护，但其成效依赖于验证流程本身的完整性，而这也可能成为对手的攻击目标。
DeepSeek 对个人与企业是否安全？
风险评估
- 数据泄漏风险：此前的数据库暴露表明，如果未维持正确的安全配置，用户数据存在被无意泄露的实质性风险。
- 安全护栏失效：在所有测试场景中 DeepSeek 聊天机器人均可被越狱，表明恶意提示可能诱发有害或非预期输出。
- 监管合规：韩国 PIPC 的限制表明，DeepSeek 必须使其数据处理做法符合国际隐私法规，方能重新获得更广泛的分发权。
- 国家安全考量：美国国家安全机构的介入凸显了在敏感环境中使用中国开发的 AI 服务所带来的地缘政治层面因素。
安全使用建议
正在评估 DeepSeek 的组织应：
在投入生产环境前，关注 DeepSeek 有关安全补丁与隐私政策更新。
对应集成的 AI 服务开展全面安全审计，并定期核查云配置。
实施沙箱与输出过滤，以缓解潜在的越狱与提示注入攻击。
确保数据驻留与加密实践符合所在地区法规，防止未授权的数据外流。
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总之，尽管 DeepSeek 在高性价比 LLM 开发方面代表了非凡的技术成就，但其当前在安全与隐私上的短板仍是走向广泛采用的重大障碍。各相关方——从普通用户到国家安全机构——都必须在其创新与真实且不断演化的风险之间权衡。除非 DeepSeek 能以可验证的方式弥合护栏缺口并与全球监管预期保持一致，否则使用时应保持理性、知情的谨慎，而非毫无保留的热情。