全球爆火的DeepSeek：效率與隱患并存

　　根據IDC最新報告，DeepSeek-R1在多類別大模型綜合排名中飆升至第三梯隊，其標志性成果是獨創的"動態意圖感知"架構——這項在用戶意圖預測準確率上高達96.7%的技術，使它在風格控制類模型領域與OpenAI的o1模型并列世界第一。

　　大型語言模型(LLM)正以前所未有的速度滲透到各行各業。DeepSeek以其高性價比在近期引爆了新一輪大模型應用熱潮，帶來高效率文本生成、智能客服、數據分析等創新價值。然而，近期頻發的 LLM 應用安全事件也在警示我們：忽視安全防護，代價可能遠超想象。

　　LLM四大安全風險解析

　　瑞數信息作為國內最早以動態安全+AI為核心能力的安全提供商，特別關注當下針對大型語言模型LLM平臺的濫用行為，并總結出LLM面臨的四大主要威脅風險：

　　1、DeepSeek 宕機與漏洞風險，用戶體驗與信任的雙重崩塌

　　DeepSeek 服務器遭受大規模 DDoS 攻擊后，服務多次中斷，用戶無法正常訪問。同時，黑客利用 DeepSeek 相關漏洞，竊取了部分聊天記錄，其中可能包含敏感信息，從而導致大規模聊天數據泄露。

　　2、數據泄露風險，從商業機密到用戶隱私的全面威脅

　　企業使用LLM時，可能將敏感數據輸入模型，如商業機密、財務信息等，一旦泄露，將給企業帶來巨大損失。近期，有黑客聲稱已入侵人工智能對話應用平臺OmniGPT，并竊取了3萬名用戶的電子郵件、電話號碼，以及超過3400萬條用戶對話記錄、上傳文件和賬單等敏感信息。數據泄露不僅會損害企業的經濟利益，還會嚴重影響企業的市場競爭力。此外，泄露數據還可被用于精準釣魚或更深層次的供應鏈攻擊，身份盜竊、金融欺詐等，給企業與用戶都帶來嚴重隱患。

　　3、Ollama API暴露風險：7000個接口的潛在危機

　　另一個嚴重的安全風險是Ollama API的廣泛暴露。研究發現，大約7,000個Ollama API被公開在互聯網上，導致DeepSeek等AI模型暴露于潛在攻擊之下。其API暴露問題可能允許攻擊者繞過訪問控制，大規模調用 LLM，修改甚至刪除這些模型，造成高額費用或生成惡意內容。攻擊者甚至還可能利用已被劫持的 LLM 訪問接口，深入企業內部系統，竊取敏感數據或破壞業務系統。

　　4、LLM劫持風險，黑客的“低成本犯罪”

　　攻擊者正在利用被盜的API密鑰非法訪問大型語言模型(LLM)，導致受害者承擔高昂的計算成本。例如，通過竊取云服務賬戶的憑證或特定LLM應用的API密鑰，再將其集成到反向代理(如“OAI”反向代理)中，以繞過訪問限制，實現大規模未授權查詢。而且，更具威脅的是，該行為很可能被黑客用于生成惡意代碼、偽造內容或繞過地區訪問限制。在DeepSeek AI模型的案例中，攻擊者在模型發布后短短幾天內便成功獲取未授權訪問權限，凸顯了該問題的風險。

　　企業安全防護建議

　　1、加強數據管理和保護

　　企業應建立完善的數據管理體系，對敏感數據進行加密存儲和傳輸，限制數據訪問權限，定期進行數據安全審計。數據管理是企業安全防護的重要環節，完善的管理體系可以有效保護企業的數據安全。

　　2、強化API安全管理

　　企業應加強API密鑰的管理，定期更換密鑰，限制API的使用范圍和頻率，監控API的使用情況，及時發現異常。API的安全管理可以有效防止數據泄露和非法訪問。

　　3、提升網絡安全防護能力

　　企業應部署先進的網絡安全防護設備，如防火墻、入侵檢測系統等，加強員工的安全培訓，提高整體網絡安全防護能力。網絡安全防護設備和培訓可以有效提升企業的安全防護水平

　　瑞數信息多重防御技術：以技術創新應LLM 安全挑戰

　　面對層出不窮的攻擊手段與風險場景，瑞數信息立足“動態安全 + AI”技術，打造了專門針對 LLM 安全的多重防御體系。

　　1、AI智能威脅檢測引擎

　　針對 LLM面臨的安全問題，瑞數信息運用其AI智能威脅檢測引擎，對與 LLM相關的惡意行為進行深度挖掘和分析，通過標記的威脅檢測模型，系統不僅能夠發現已知的威脅，還能敏銳捕捉未知威脅。通過全息指紋設備技術，實現對用戶終端、網絡設備的深度識別，確保精準定位攻擊源，快速阻止惡意行為。

　　2、動態智能安全檢測引擎

　　通過“動態交互、動態令牌”等安全機制，對高頻或異常流量進行實時識別與攔截，尤其擅長應對應用層 DDoS 攻擊。借助先進的威脅檢測算法，精準發現已知與未知攻擊行為，包括對 LLM 的漏洞掃描、應用漏洞利用等惡意企圖。

　　3、API安全管控

　　通過 AI 行為分析，高效識別和攔截異常 API 調用，包括盜用 LLM API 密鑰或非授權集成等攻擊模式。從 API 請求發起到返回數據的全過程都在監管范圍內，具備風險檢測、合規審計與訪問溯源能力，便于快速定位并封禁惡意行為。

　　4、敏感數據識別與脫敏

　　對 LLM 應用流量進行實時檢測，甄別可能出現的用戶隱私、企業密鑰等敏感信息。一旦檢測到異常調用或竊密行為，系統可自動觸發脫敏或阻斷機制，有效遏制大規模數據泄露風險。

　　安全即生產力：LLM時代的生存法則

　　DeepSeek 接二連三的安全攻擊事件和 OmniGPT 的大規模數據泄露，已為我們敲響警鐘，瑞數信息認為，在LLM加速落地的今天，安全能力已成為企業核心競爭力的關鍵一環。當企業或個人引入大模型以提升效率、拓展業務時，也必須同步建立完整的風險識別與防御措施。未來，瑞數信息將持續迭代“動態安全+AI”技術，為LLM應用提供端到端防護，以創新為驅動，護航企業數字化進程。