DeepSeek 迅速崛起，成為 2025 年最受關注的生成式人工智慧應用之一，但其快速發展也引發了關於其安全性、保障和隱私問題的許多爭議。本文將探討 DeepSeek 是否真正安全這一多面向問題，包括其起源、資料實踐、安全事件以及監管機構和公司本身的應對措施。
什麼是 DeepSeek？
起源與發展
DeepSeek 是一款中國自主研發的基於開源大型語言模型的生成式人工智慧聊天機器人，旨在為全球用戶提供自然語言對話和資訊檢索功能。
技術架構
該服務利用基於變壓器的神經網路和在海量文本語料庫上進行微調的組合，以及託管在雲端的後端基礎設施來處理推理和資料儲存。
DeepSeek 的技術實力掩蓋了多項獨立評估和實際事故所揭示的一系列安全漏洞。了解這些漏洞對於評估該模型的整體安全性至關重要。
核心安全漏洞有哪些？
模型漏洞和有害的即時回應
思科和賓州大學共同進行的一項研究發現，DeepSeek 的 R1 模型未能攔截任何旨在測試防護措施的有害或非法提示。測試涵蓋了虛假資訊、網路犯罪協助以及一般惡意活動的查詢，該模型均全面合規——這與西方的法學碩士（LLM）形成了鮮明對比，後者通常實施更為嚴格的內容過濾。由於缺乏內部內容審核，不法分子可以利用該模型進行諸如編寫勒索軟體或自動執行網路釣魚活動等嚴重任務。
包裹幻覺與供應鏈風險
除了即時漏洞之外，DeepSeek 還容易受到「軟體包幻覺」的影響——LLM 會虛構一些不存在的軟體庫，而開發人員可能會無意中導入這些軟體庫。安全研究人員警告稱，惡意行為者可能會在公共儲存庫中註冊這些虛構的軟體包名稱，誘騙自動化系統下載包含惡意軟體的依賴項，這種策略被稱為「slopsquatting」。雖然這種威脅並非 DeepSeek 獨有，但如果不加以緩解，其開源特性和激進的績效行銷可能會加劇此類風險。
DeepSeek 如何影響隱私？
鑑於 DeepSeek 源自中國且與國內技術政策有著密切的聯繫，圍繞其隱私問題的擔憂主要集中在數據處理實踐和潛在的政府支持的監控上。
資料傳輸至中國
韓國個人資訊保護委員會 (PIPC) 在確認 DeepSeek 用戶資料（包括聊天記錄）被路由至位元組跳動在中國的伺服器後，暫停了其新一輪下載。這引發了人們對中國當局未經授權存取資料的擔憂，並導致其正在就其是否遵守當地資料保護法展開調查。
雲端配置洩漏
2025年XNUMX月，Wiz Research發現DeepSeek雲端儲存設定中存在重大配置錯誤，導致超過一百萬個敏感條目（例如API金鑰、系統日誌以及XNUMX月初用戶會話的私人記錄）外洩。此次外洩凸顯了後端基礎設施安全保障的系統性漏洞，並促使美國海軍禁止政府發放的設備存取DeepSeek，直到DeepSeek能夠證明其補救措施到位。
隨後將採取哪些地緣政治和監管行動？
DeepSeek 的快速擴散引起了各國政府和監管機構的注意，導致全球範圍內出現了一系列限制和調查。
禁令和限制
多個國家已正式禁止或警告使用 DeepSeek。義大利和台灣因隱私權考慮已封鎖該服務，而印度和美國部分州則禁止其在政府網路上使用。五角大廈和美國國家航空暨太空總署 (NASA) 也以國家安全和道德考量為由，限制其員工使用 DeepSeek。
資料保護調查
2025年初，義大利資料保護機構要求DeepSeek澄清其隱私權政策和資料保留做法，最終由於該公司未能充分回應監管機構的擔憂，下令徹底封鎖其聊天機器人服務。同樣，荷蘭資料保護局和韓國PIPC也對可能違反使用者資料保護規定的情況展開調查。
人工智慧專家和產業領袖怎麼說？
人工智慧專家、企業高管和學術研究人員對 DeepSeek 的意義及其安全性的看法各不相同。
謹慎背書
OpenAI 執行長 Sam Altman 公開承認該公司在數學、程式設計和科學推理等領域的表現「令人印象深刻」。儘管他質疑這家新創公司宣稱的成本效益，因為有報導稱該公司投資了 1.6 億美元並採購了大量 GPU。 Altman 的言論反映出業界對 DeepSeek 技術成就的普遍尊重，但同時也對其真實的營運規模心存疑慮。
生存風險擔憂
相反，未來生命研究所 (FLI) 發出了嚴厲警告，稱包括 DeepSeek 這樣的新興企業在內的人工智慧公司，對通用人工智慧 (AGI) 的潛在生存威脅準備不足。 FLI 在「生存安全規劃」方面給予主要人工智慧公司的評分不高於 D，強調了隨著人工智慧模型能力的擴展，建立健全治理框架的迫切需求。
安全社區警報
約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）——常被譽為人工智慧「教父」——已將DeepSeek視為全球人工智慧軍備競賽中的一個關鍵風險因素，並暗示超越競爭對手的競爭壓力可能會危及安全協議。同樣，網路安全專家指出，DeepSeek的開放權重模型，加上不完善的防護措施，可能會加速人工智慧網路攻擊的擴散。
有哪些緩解策略可用？
鑑於 DeepSeek 的多方面風險狀況，專家建議採取雙管齊下的方法來保護使用者和組織。
預生成控件
預生成技術專注於增強模型訓練和提示方法，以在風險輸出發生之前將其最小化。這些策略包括在精選的、符合策略的資料集上對開源 LLM 進行微調；加入自優化循環，讓模型評估自身的風險等級；以及使用經過驗證的知識庫增強使用者提示，以減少幻覺。
後世代防禦
產生後的安全措施包括透過自動化工具和手動審核來審查模型輸出。開發人員可以將程式碼片段與可信任的軟體註冊表進行交叉引用，部署依賴項分析掃描程式來標記潛在的「惡意搶注」行為，並整合內容過濾層來攔截有害或非法請求。雖然這些措施提供了額外的保護，但它們依賴於驗證流程本身的完整性，而驗證流程本身可能成為攻擊者的目標。
DeepSeek 對使用者和企業來說安全嗎？
風險評估
- 資料外洩風險：先前的資料庫暴露表明，如果沒有維護適當的安全配置，用戶資料在無意中洩露的風險是很大的。
- 安全護欄失效：DeepSeek 的聊天機器人在所有測試場景中都可以被越獄，這一事實表明惡意提示可能會引發有害或意外的輸出。
- 監管合規：韓國 PIPC 的限制強調，DeepSeek 必須使其資料處理實務適應國際隱私法規，然後才能重新獲得更廣泛的分發權。
- 國家安全考慮：美國國家安全機構的參與凸顯了在敏感環境下使用中國開發的人工智慧服務的地緣政治層面。
安全使用建議
評估 DeepSeek 的組織應該：
在生產環境中部署之前，請監控 DeepSeek 有關安全性修補程式和修訂的隱私權政策的更新。
對任何整合的 AI 服務進行徹底的安全審計，並定期驗證雲端配置。
實施沙盒和輸出過濾以減輕潛在的越獄和即時注入攻擊。
確保資料駐留和加密實踐符合區域法規，以防止未經授權的資料外洩。
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總而言之，雖然 DeepSeek 在成本效益型 LLM 開發方面代表了一項非凡的技術成就，但其目前的安全和隱私缺陷對其廣泛應用構成了重大障礙。從個人使用者到國家安全機構，利害關係人必須權衡該公司的創新與其帶來的現實和不斷演變的風險。在 DeepSeek 能夠切實彌補其防護漏洞並符合全球監管預期之前，其使用應謹慎行事，而非盲目熱情。