随着企业部署DeepSeek的热潮兴起，其广泛应用也伴随着数据泄露、模型攻击、恶意滥用等安全风险。本文结合当前行业实践系统梳理大模型安全风险，并聚焦DeepSeek的典型问题提出应对建议。

一、大模型安全风险的核心挑战

1. 数据泄露与隐私侵犯 

   大模型训练依赖海量数据，可能包含用户隐私信息（如搜索记录、生物特征数据）。攻击者可通过供应链污染、API滥用等手段窃取数据，甚至合成虚假身份实施金融诈骗。例如，DeepSeek在2025年1月遭受的攻击中，攻击者通过未授权访问获取了超100万条用户日志，涵盖API密钥和聊天记录。

2. 模型框架漏洞与供应链风险

   大模型依赖的开源工具（如Ollama）常因默认配置缺陷暴露安全风险。国内监测显示，90%使用Ollama的服务器无防护，攻击者可远程篡改模型参数、植入恶意代码或窃取模型文件。DeepSeek的私有化部署中，Ollama的11434端口未加密暴露，导致模型被薅羊毛或服务中断。

3. 多样化攻击手段升级

   攻击者组合使用DDoS（最高达3.2Tbps）、HTTP代理攻击和僵尸网络流量，传统防火墙难以防御。DeepSeek在2025年1月遭遇的攻击中，攻击指令量暴增上百倍，且攻击源多来自美国，呈现高度组织化特征。

4. 合规与主权争议

   跨境部署的大模型可能违反数据主权法规（如GDPR）。DeepSeek默认数据存储于中国境内服务器，虽符合国内法规，但在国际业务中可能引发合规争议。

二、DeepSeek安全风险分析

1. 数据隐私与泄露风险

• 训练数据污染风险：DeepSeek依赖海量外部输入和训练数据，部分数据可能包含未过滤的敏感信息（如用户隐私、生物特征数据）。模型可能无意中记忆并输出这些数据，导致隐私泄露。例如，医疗行业客户部署的DeepSeek曾因训练数据污染，生成与权威文献矛盾的医疗建议

• API与传输链路漏洞：在API接口调用和数据传输过程中，加密措施存在技术局限，访问控制不严格，易被黑客窃取或篡改数据。2025年1月攻击事件中，攻击者通过未加密的11434端口获取超100万条用户日志，包含API密钥和聊天记录

• 外源性泄露风险：与第三方服务集成时，若外部接口安全不足，可能通过接口或服务交互泄露数据。例如，某医疗集团因未审查第三方服务安全性，导致模型被植入数据窃取模块。

2. 模型框架与部署漏洞

• Ollama工具未授权访问：本地部署DeepSeek普遍使用Ollama工具，其默认配置暴露11434端口，攻击者可暴力破解IP地址获取管理员权限，篡改模型参数、窃取核心代码或植入恶意模型。公共网络上已发现超2万个未设防的Ollama服务，其中DeepSeek占比快速上升

• 供应链污染风险：依赖第三方开源框架（如GPU驱动）和组件，可能引入供应链攻击。攻击者通过污染训练数据或模型文件，植入后门或劫持输出结果。研究显示，DeepSeek在抵御越狱攻击的得分仅为0.15/1.0，远低于欧盟AI法案要求

• 模型参数窃取与投毒：攻击者可通过接口窃取模型参数，或下载有毒模型替换正常版本，导致服务崩溃或输出被操控。某案例中，攻击者通过Ollama接口迁移有毒模型，污染医疗对话数据

3. 多样化攻击手段升级

• 组合式攻击流量：攻击者结合DDoS（最高3.2Tbps）、HTTP代理攻击和僵尸网络流量，传统防火墙难以防御。2025年1月攻击事件中，攻击指令量暴增上百倍，攻击源多来自美国。

• 仿冒与钓鱼攻击激增：2024年12月至2025年2月累计发现2650个仿冒DeepSeek的域名，攻击者通过伪装服务传播病毒或窃取API密钥。典型案例包括伪装成技术支持页面的钓鱼网站，诱导用户输入凭证。

4. 合规与主权争议

数据存储合规风险：DeepSeek默认数据存储于中国境内服务器，符合国内法规，但在跨境业务中可能违反GDPR等国际法规，引发数据主权争议例如，欧洲企业使用DeepSeek时面临数据跨境传输审查风险。政府数据访问争议，根据中国《网络安全法》，政府可依法要求访问DeepSeek存储的敏感数据，这一机制在国际合作中易引发信任危机。

5. 伦理与社会风险

• 生成虚假内容：模型“幻觉”现象突出，生成虚假信息或误导性内容。例如，生成医疗建议与权威文献矛盾，可能误导临床决策。研究显示，未经安全增强的模型内容安全得分仅78分。

• 被滥用为犯罪工具：恶意用户可诱导模型生成网络犯罪策略（如DDoS攻击教程），其生成非法内容的概率是同类模型的11倍。攻击者还利用模型生成逼真钓鱼邮件，成功率提升40%

三、应对建议（基于行业实践）技术防护

• 升级Ollama至最新版本，限制11434端口仅内网访问。部署零信任架构，结合AI驱动的入侵检测系统对模型输出进行实时内容审核，安全得分低于93分时自动拦截；

• 合规管理：制定数据分类分级策略，敏感数据采用加密存储，建立跨境数据流动审查机制，符合GDPR等法规要求；

• 应急响应：配置自动化攻击溯源系统，攻击指令量异常时自动切换IP。定期开展红队测试，模拟对抗样本攻击并修复漏洞。