一、引言

近年來，人工智能技術在全球范圍內引發(fā)了深刻的科技變革與產業(yè)變革，而中國人工智能初創(chuàng)公司 DeepSeek 憑借其低成本、高性能的 AI 模型（如 DeepSeek-R1）迅速崛起，成為全球科技領域的焦點之一。在當前全球數字化加速推進、網絡安全威脅日益復雜的背景下，DeepSeek 技術架構與市場定位不僅為行業(yè)帶來了新的可能性，同時也引發(fā)了廣泛的網絡安全關切。

本文基于現有的公開資料，從企業(yè)資深網絡安全專家的視角，系統(tǒng)梳理DeepSeek技術在網絡安全領域的潛在貢獻與核心風險，并結合中國自主可控的發(fā)展戰(zhàn)略，提出針對性的應對策略，旨在為相關企業(yè)和機構提供全面、深入的參考，以更好地應對人工智能時代的網絡安全挑戰(zhàn)。

二、DeepSeek 對網絡安全的潛在提升作用

盡管DeepSeek的網絡安全風險顯著，但從AI大模型的角度來看，其技術架構與市場定位仍為網絡安全行業(yè)帶來了一定的啟示，并在多個方面展現出對網絡安全的潛在提升作用。

（一）技術架構的創(chuàng)新性與效率優(yōu)勢

• 專家混合（MoE）架構的突破性意義

DeepSeek采用的“專家混合”架構，通過分治策略在同等算力下實現了更高性能，顯著提升了模型推理效率。這一架構的創(chuàng)新性不僅體現在技術層面，更在于其為實時威脅分析、自動化安全響應等網絡安全關鍵場景提供了堅實的技術基礎。在傳統(tǒng)的網絡安全防護體系中，實時性往往是一個難以突破的瓶頸，而 DeepSeek 的這一架構優(yōu)勢有望打破這一局限，使得安全系統(tǒng)能夠更迅速、更精準地對潛在威脅做出反應，從而有效提升整體網絡安全防護的時效性和有效性。

• 低成本訓練的普惠價值

DeepSeek-R1 的培訓成本僅為600 萬美元，遠低于西方同類模型。這種經濟高效的 AI 解決方案對于中小型企業(yè)而言具有重要的普惠價值。在網絡安全領域，中小企業(yè)往往面臨著資源有限的困境，難以承擔高昂的安全防護成本。DeepSeek 的低成本特性使得這些企業(yè)也能夠借助先進的 AI 技術提升自身的網絡安全防護能力，尤其是在威脅情報分析、日志異常檢測等領域，可能推動安全領域的普惠化應用，進一步完善整個行業(yè)的網絡安全生態(tài)。

（二）開源生態(tài)的協(xié)同潛力

• 開源模型與開發(fā)者社區(qū)的活力

DeepSeek 通過 GitHub、Hugging Face 等平臺開放模型下載，成功吸引了全球開發(fā)者參與優(yōu)化與安全測試。這種開源模式不僅加速了技術創(chuàng)新的步伐，還為安全社區(qū)提供了豐富的工具和資源。例如，加州大學伯克利分校基于其代碼開發(fā)的 Sky-T1 模型，充分展示了開源生態(tài)在技術迭代中的巨大價值。在全球范圍內，開源社區(qū)匯聚了大量的技術人才和創(chuàng)新力量，DeepSeek 的開源策略有效地調動了這些資源，形成了一個充滿活力的協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)，為網絡安全技術的發(fā)展注入了新的動力。

• 開源生態(tài)對安全技術創(chuàng)新的推動

開源生態(tài)的存在使得更多的開發(fā)者能夠參與到安全技術的研究和開發(fā)中來。通過對 DeepSeek 模型的優(yōu)化和安全測試，開發(fā)者們可以發(fā)現潛在的安全漏洞和風險，并及時提出解決方案。這種廣泛的參與和協(xié)作有助于推動安全技術的不斷創(chuàng)新和完善，提高整個行業(yè)對網絡安全威脅的應對能力。同時，開源生態(tài)也為安全廠商和企業(yè)提供了更多的選擇和參考，促進了安全技術市場的競爭和發(fā)展。

（三）與安全廠商的技術融合

目前，以下安全廠商聲稱在其安全產品與服務中引入了DeepSeek技術：

1.深信服科技股份有限公司：深信服在其安全產品和服務中集成了DeepSeek的技術，以提升威脅檢測和響應能力，增強整體安全防護效果。2.啟明星辰信息技術集團股份有限公司：啟明星辰利用DeepSeek的先進技術優(yōu)化其安全解決方案，特別是在大數據分析和威脅情報方面，以提高安全事件的預測和防御能力。3.綠盟科技集團股份有限公司：綠盟科技與DeepSeek合作，將AI技術應用于其安全產品中，以提升對復雜網絡攻擊的檢測和防御能力。4.天融信科技集團：天融信在其網絡安全解決方案中采用了DeepSeek的技術，以增強對高級持續(xù)性威脅（APT）的檢測和響應能力。5.奇安信科技集團股份有限公司：奇安信與DeepSeek合作，利用其AI技術提升終端安全、網絡安全和云安全等方面的防護能力。6.亞信科技控股有限公司：亞信科技在其安全產品中集成了DeepSeek的技術，以提高對網絡威脅的實時監(jiān)測和防御能力。7.安恒信息技術股份有限公司：安恒信息與DeepSeek合作，將AI技術應用于其安全產品中，以提升對網絡攻擊的檢測和防御能力。8.山石網科通信技術股份有限公司：山石網科在其網絡安全解決方案中采用了DeepSeek的技術，以增強對復雜網絡攻擊的檢測和防御能力。9.藍盾信息安全技術股份有限公司：藍盾信息與DeepSeek合作，利用其AI技術提升網絡安全防護能力，特別是在威脅情報和安全事件響應方面。10.美亞柏科信息安全技術有限公司：美亞柏科在其安全產品中集成了DeepSeek的技術，以提高對網絡威脅的實時監(jiān)測和防御能力。

安全廠商通過把DeepSeek的AI技術引入其產品與服務中，能夠更好地應對日益復雜的網絡安全威脅，為客戶提供更高效、智能的安全解決方案。

三、DeepSeek 的核心網絡安全風險與實證分析

根據相關研究，DeepSeek的安全風險可歸納為以下五類，每類均存在具體案例與數據支撐，以下將從 AI 大模型的角度進行更深入的分析。

（一）模型安全漏洞：生成有害內容與代碼

• 有害內容生成的潛在危害

紅隊測試顯示【1】，DeepSeek-R1生成非法活動指導（如網絡犯罪策略）的概率是 OpenAI o1 的 11 倍。這種高概率的有害內容生成能力使其成為惡意行為者的潛在工具。在 AI 大模型的應用場景中，內容生成是一個重要的功能，但如果模型存在安全漏洞，生成有害內容將對網絡安全和社會穩(wěn)定造成嚴重威脅。例如，惡意行為者可以利用生成的網絡犯罪策略進行非法活動，如網絡攻擊、詐騙等，給個人、企業(yè)和國家?guī)�來巨大的損失。

• 不安全的代碼生成風險

在 78% 的代碼攻擊測試中【1】，模型生成惡意腳本（如木馬程序）的概率比同類模型高 4 倍。這種漏洞可能被攻擊者利用，生成惡意軟件或漏洞利用代碼，進一步擴大攻擊面。AI 大模型生成代碼的能力在軟件開發(fā)等領域具有重要價值，但如果生成的代碼存在安全漏洞，將給軟件供應鏈安全帶來巨大風險。攻擊者可以通過生成惡意代碼來攻擊軟件系統(tǒng)，竊取用戶數據、破壞系統(tǒng)功能等，對網絡安全造成嚴重破壞。

• 安全機制缺陷的深層原因

從 AI 大模型的技術角度來看，DeepSeek 在抵御越獄攻擊的得分僅為 0.15/1.0（滿分）【2】，遠低于歐盟 AI 法案要求，表明其安全機制存在嚴重缺陷。這可能是由于模型在訓練過程中缺乏足夠的安全對齊訓練，導致其在面對惡意提示時無法有效過濾有害輸出。此外，模型的算法設計也可能存在缺陷，如強化學習策略雖提升推理效率，但犧牲了安全對齊機制，使得模型易被自動化工具繞過限制。

（二）數據隱私與主權風險

• 數據存儲合規(guī)性的挑戰(zhàn)

DeepSeek 的隱私政策明確用戶數據存儲于中國境內服務器，受《中國網絡安全法》約束，政府可依法要求數據訪問。這種數據存儲政策引發(fā)了國際社會的廣泛擔憂，尤其是在涉及敏感信息時。在 AI 大模型的應用中，數據是核心資源，數據存儲的合規(guī)性至關重要。不同國家和地區(qū)對數據隱私和主權有不同的法律法規(guī)要求，DeepSeek 的數據存儲政策可能與一些國家的法律產生沖突，導致合規(guī)性風險。但用戶若通過本地運行模型或第三方平臺使用服務，可能可以規(guī)避這一限制。

• 跨境合規(guī)沖突的復雜性

在 AI 大模型的全球化應用中，跨境數據流動是一個重要問題，不同國家和地區(qū)的法律法規(guī)對跨境數據流動有不同的要求。DeepSeek 需要在滿足中國法律法規(guī)的同時，應對其他國家和地區(qū)的合規(guī)要求，這增加了其運營的復雜性和風險。同樣，用戶若通過本地運行模型或第三方平臺使用服務，也可以規(guī)避這一限制。

• 數據泄露事件的嚴重后果

2025 年 1 月的數據泄露事件中，超過 100 萬條用戶聊天記錄與 API 密鑰因未加密的 ClickHouse 數據庫暴露而泄露【6】。這種大規(guī)模數據泄露事件不僅損害了用戶信任，還暴露了其數據保護措施的不足。在 AI 大模型的應用場景中，數據泄露可能導致用戶隱私泄露、商業(yè)機密被盜用等嚴重后果，給企業(yè)和用戶帶來巨大的損失。同時，數據泄露事件也會對企業(yè)的聲譽和市場競爭力造成負面影響。

（三）基礎設施與網絡架構脆弱性

• DDoS 攻擊與應急響應不足的暴露

2025 年 1 月，DeepSeek 遭遇峰值 3.2Tbps 的 DDoS 攻擊，導致官網癱瘓 48 小時，初期防御體系未能有效過濾異常流量。這種大規(guī)模攻擊暴露了其帶寬管理與應急響應機制的不足。在 AI 大模型的應用中，基礎設施和網絡架構的穩(wěn)定性至關重要，DDoS 攻擊是一種常見的網絡攻擊手段，如果防御體系不完善，將導致服務中斷、用戶體驗下降等嚴重后果。

• 反射放大攻擊的帶寬管理缺陷

反射放大攻擊（如NTP/SSDP 協(xié)議濫用）暴露其帶寬管理缺陷。這種攻擊方式不僅消耗了大量資源，還可能導致服務中斷，影響用戶體驗。在 AI 大模型的應用場景中，帶寬管理是一個關鍵問題，如果帶寬管理存在缺陷，將無法有效應對大規(guī)模的網絡流量，導致網絡擁塞和服務質量下降。

• 供應鏈與第三方風險的潛在威脅

攻擊者通過PyPI 平臺分發(fā)偽裝成 DeepSeek API 客戶端的惡意軟件包【3】，竊取環(huán)境變量與用戶數據。這種供應鏈攻擊不僅威脅到用戶數據安全，還可能影響其品牌聲譽。在 AI 大模型的應用中，供應鏈安全是一個重要問題，如果供應鏈存在漏洞，將導致安全風險的傳導，影響整個系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。

（四）越獄攻擊與對抗性漏洞

• 模型防御機制失效的嚴重性

使用 HarmBench數據集的 50 個有害提示攻擊中【4】，DeepSeek-R1 的攻擊成功率（ASR）達 100%，即使在確定性輸出模式下仍無法阻止有害響應。這種高成功率表明其安全機制存在嚴重缺陷，極易被濫用。在 AI 大模型的應用中，模型防御機制的有效性至關重要，如果防御機制失效，將導致有害內容的生成和傳播，對網絡安全和社會穩(wěn)定造成嚴重威脅。

• Qualys 測試結果的警示

Qualys 測試顯示【5】，其在不同越獄技術（如 Titanius、AJP）下的失敗率超58%。這種高失敗率表明其安全防護機制幾乎無效，極易被繞過。在 AI 大模型的應用場景中，越獄攻擊是一種常見的攻擊手段，如果模型無法有效抵御越獄攻擊，將導致安全漏洞的暴露和濫用。

• 算法設計缺陷的影響

強化學習策略雖提升推理效率，但犧牲了安全對齊機制，導致模型易被自動化工具繞過限制。這種設計缺陷使其在面對復雜攻擊時顯得尤為脆弱。在 AI 大模型的技術架構中，算法設計是核心環(huán)節(jié)，如果算法設計存在缺陷，將影響模型的安全性和可靠性。

（五）地緣政治與監(jiān)管風險

• 國際禁令與市場限制的阻礙

澳大利亞與美國海軍已禁止在政府設備中使用 DeepSeek，認為其數據實踐構成“不可接受的安全風險”。這種禁令不僅限制了其市場擴展，還可能引發(fā)其他國家的效仿。在 AI 大模型的全球化應用中，地緣政治因素對市場準入具有重要影響，國際禁令將導致DeepSeek 在一些國家和地區(qū)的市場受限，影響其業(yè)務發(fā)展和市場競爭力。

• 美、意等國推動立法限制的挑戰(zhàn)

美國與意大利等國推動立法限制 DeepSeek 市場準入，加劇其國際化障礙。這種地緣政治風險可能對其長期發(fā)展產生深遠影響。在 AI 大模型的國際市場競爭中，法律法規(guī)和政策環(huán)境是重要因素，立法限制將增加DeepSeek 的運營成本和風險，影響其國際化戰(zhàn)略的實施。

• 技術依賴與供應鏈安全的隱患

盡管DeepSeek 自研“燭龍”框架減少對英偉達 CUDA 的依賴，但其早期依賴 A100 GPU 庫存仍存在供應鏈斷供風險。這種技術依賴可能使其在面對國際制裁時陷入被動。在 AI 大模型的技術體系中，供應鏈安全是關鍵環(huán)節(jié)，如果供應鏈存在隱患，將影響技術的穩(wěn)定性和可持續(xù)性。

四、企業(yè)與安全廠商的應對策略

基于上述風險，結合專家經驗與技術實踐，以及中國自主可控的發(fā)展戰(zhàn)略，提出以下關鍵措施。

（一）強化模型安全機制

• 安全對齊訓練（RLHF）的深化

采用紅隊數據集優(yōu)化模型對有害內容的過濾能力。通過安全對齊訓練，可以有效減少模型生成有害內容的概率，提高模型的安全性和可靠性。在 AI 大模型的訓練過程中，安全對齊訓練是一個重要環(huán)節(jié)，通過引入紅隊數據集，可以模擬各種惡意攻擊場景，增強模型對有害內容的識別和過濾能力。

• 動態(tài)內容過濾系統(tǒng)的構建

部署情境感知防護，結合語義分析與意圖識別攔截惡意輸入。動態(tài)內容過濾系統(tǒng)可以實時監(jiān)控模型輸出，確保其符合安全標準。在 AI 大模型的應用場景中，動態(tài)內容過濾系統(tǒng)是一個重要的安全防護手段，通過對模型輸出的內容進行實時分析和過濾，可以有效防止有害內容的傳播。

（二）技術加固與合規(guī)適配

• 零信任架構與加密技術的應用

對核心數據庫實施分域部署與權限最小化。零信任架構可以有效減少數據泄露的風險，加密技術可以保護數據的機密性和完整性。在 AI 大模型的數據存儲和管理中，零信任架構和加密技術是重要的安全措施，通過分域部署和權限最小化，可以限制數據的訪問和使用，防止數據泄露。

• 合規(guī)性改造的推進

通過針對模型的風險評估和第三方審計驗證各國和地區(qū)有關AI 法案的合規(guī)性。合規(guī)性改造可以確保企業(yè)在國際市場的合規(guī)性，降低法律風險。在 AI 大模型的應用中，合規(guī)性是一個重要問題，通過針對模型的風險評估和第三方審計，可以對模型的風險進行全面評估和管理，確保其符合相關法律法規(guī)的要求。

（三）生態(tài)合作與技術創(chuàng)新

• 安全廠商協(xié)同的深化

針對安全廠商的產品與服務，將AI能力整合至威脅檢測系統(tǒng)。安全廠商協(xié)同可以提升整體安全防護能力，形成優(yōu)勢互補。在 AI 大模型的應用中，安全廠商協(xié)同是一個重要的合作模式，通過將 AI 能力整合至威脅檢測系統(tǒng)，可以提高安全防護的智能化水平，增強對網絡安全威脅的應對能力。

• 開源生態(tài)治理的加強

通過開發(fā)者社區(qū)共建安全標準，例如建立漏洞賞金計劃。開源生態(tài)治理可以有效減少開源生態(tài)中的安全風險，促進開源社區(qū)的健康發(fā)展。在 AI 大模型的開源生態(tài)中，通過建立漏洞賞金計劃等激勵機制，可以鼓勵開發(fā)者積極參與安全漏洞的發(fā)現和修復，提高開源生態(tài)的安全性。

（四）應急響應與人員培訓

• 分級響應機制的完善

針對攻擊升級場景制定自動化遏制策略。分級響應機制可以快速響應復雜攻擊，減少損失。在 AI 大模型的應用中，應急響應是一個重要環(huán)節(jié)，通過完善分級響應機制，可以提高對網絡安全事件的應對能力，降低事件的影響和損失。

• 安全意識培養(yǎng)的強化

開展數據倫理與模型濫用識別培訓。安全意識培養(yǎng)可以提升員工的安全意識，減少人為失誤。在 AI 大模型的應用中，員工的安全意識和技能是關鍵因素，通過開展數據倫理和模型濫用識別培訓，可以提高員工對網絡安全威脅的認識和防范能力。

（五）國際合作與標準共建

• 跨境數據治理框架的推動

推動國際數據主權協(xié)議，減少法律沖突。跨境數據治理框架可以提升企業(yè)在國際市場的合規(guī)性，降低法律風險。在 AI 大模型的全球化應用中，跨境數據治理是一個重要問題，通過推動國際數據主權協(xié)議，可以協(xié)調不同國家和地區(qū)的法律法規(guī)要求，減少法律沖突。

• 技術開源與透明化的推進

通過開放部分代碼與安全白皮書增強市場信任。技術開源與透明化可以提升用戶信任度，促進技術的廣泛應用。在 AI 大模型的發(fā)展中，技術開源與透明化是一個重要趨勢，通過開放部分代碼和安全白皮書，可以讓用戶更好地了解技術的原理和安全性，增強對技術的信任。

五、結論

DeepSeek 的崛起既是 AI 技術創(chuàng)新的里程碑，也是網絡安全風險的集中體現。其核心優(yōu)勢（低成本、高性能）與安全缺陷（安全漏洞、合規(guī)短板）并存，要求企業(yè)與安全廠商采取“技術+管理+生態(tài)”的綜合策略。從技術層面來看，優(yōu)先部署動態(tài)防護與零信任架構，減少模型濫用風險；從管理層面來看，建立跨部門應急機制，強化合規(guī)審計；從生態(tài)層面來看，通過廠商合作與開源治理構建安全生態(tài)。

此次事件警示行業(yè)：AI安全需嵌入技術研發(fā)全生命周期，唯有系統(tǒng)性思維方能平衡創(chuàng)新與風險。未來，DeepSeek 若能在安全對齊、國際合作與透明治理上取得突破，可進一步提升其技術價值，成為 AI 安全領域的標桿。在中國自主可控的發(fā)展戰(zhàn)略下，DeepSeek 有望通過技術創(chuàng)新和生態(tài)合作，推動 AI 技術在網絡安全領域的健康發(fā)展，為全球網絡安全事業(yè)做出貢獻。