本次讲座为DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一。随着人工智能技术的快速发展，DeepSeek作为前沿的AI平台，其安全性 和可靠性成为关注焦点。本讲座探讨了DeepSeek在实际应用中面临的安全挑战，为不同类型的用户揭示使用DeepSeek的潜在风 险并提出防范策略。

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《详解DeepSeek的十个安全问题》

本文围绕DeepSeek AI平台的安全性与可靠性展开，剖析其面临的模型、部署及外延三大类共十个安全问题，通过实际攻击演示揭示潜在风险，并提出针对性防范策略，旨在提升用户安全意识，确保平台稳定运行。同时强调，相关安全与法律问题不仅限于DeepSeek，更是整个AI及互联网行业的共同挑战。

安全问题特点

DeepSeek安全问题具威胁难以预测、攻防非对称特点，涉及数据隐私、知识产权等法律问题。

内生安全

聚焦数据、算法、模型等核心要素，确保系统稳定、正确、安全运行。

外延安全

关注技术与外部世界交互引发的安全问题，如网络攻击、深度伪造等。

DDoS攻击

2025年1月，DeepSeek官网遭大规模DDoS攻击，导致服务瘫痪，攻击手段多样且具跨境特征。

无限推理攻击

黑客利用特殊查询使模型陷入无限推理，占用资源，形成变种DDoS攻击。

漏洞探测与利用

攻击者通过探测子域名、外部服务等手段，利用未授权访问等漏洞窃取敏感数据。

投毒问题

攻击者注入虚假数据污染训练集，干扰模型训练，影响下游应用。

越狱问题

攻击者绕过安全机制，使模型输出有害内容，测试显示攻击成功率高。

本地化部署网络攻击

黑产组织利用恶意软件攻击部署人员，窃取数据、破坏模型。

部署工具风险

Ollama等工具默认开放端口且无鉴权，易遭攻击，导致模型被删、算力被窃等。

仿冒APP植入木马

仿冒DeepSeek官方APP，诱导用户安装，窃取隐私信息

仿冒网站收集信息

大量仿冒域名、网站出现，骗取用户账号密码等敏感信息。

自动渗透攻击

DeepSeek辅助渗透攻击效率高、误报率低，可快速发现并验证漏洞。

漏洞防范措施

涵盖开发、部署、运行阶段，包括安全配置、加密传输、实时监控等。

外延安全防范

用户提高安全意识，企业加强品牌保护，技术层面安装安全软件等。

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