DeepSeek 大潮中的安全威胁隐患
快速阅读: 《安保大道》消息，近日，DeepSeek因其先进AI模型备受瞩目，但也成为黑客攻击的目标。NSFOCUS AI-Scan系统通过评估数据安全、内容合规、应用安全等方面，揭示并防范AI模型的潜在风险。该系统能有效识别和防御数据泄露、内容违规、应用漏洞及模型对抗攻击，为AI技术的健康发展保驾护航。
近日，DeepSeek因其先进的AI模型吸引了全球关注，同时也成为黑客频繁攻击的对象。然而，随着AI大型模型能力的不断提升，频繁的安全事件和不断增加的风险使用户面临更大威胁。本文将使用NSFOCUS大型模型安全评估系统（以下简称“NSFOCUS AI-Scan”）来探讨AI大型模型的潜在安全风险及应对策略。NSFOCUS AI-Scan旨在在整个AI应用开发过程中嵌入安全保障。它全面覆盖数据安全、内容安全、对抗安全、应用安全、AI供应链安全以及大型模型的后门攻击风险，确保大型模型在开发和部署的所有阶段都受到严格的安全监控和风险评估。自发布以来，NSFOCUS AI-Scan受到了众多行业的广泛关注，并现已兼容超过130种大型模型。本文将通过相关DeepSeek模型的风险评估示例展示NSFOCUS AI-Scan识别安全风险的功能。
NSFOCUS AI-Scan对大型模型防御能力的评估
数据泄露和隐私侵犯
大型模型训练依赖于大量数据，这些数据可能涉及用户个人信息和商业秘密等敏感内容。在数据收集、存储或处理过程中保护不当可能导致数据泄露，进而导致个人财产和隐私安全风险，以及企业声誉和运营危机。NSFOCUS AI-Scan能够准确识别大型模型中的敏感数据风险，包括敏感信息泄露、知识产权和提示词等问题。它全面保护数据的合规、安全和隐私，有效防止企业因数据安全问题而遭受经济损失和声誉损害。
内容合规
在大型模型训练阶段使用的大量互联网数据可能导致生成违反社会伦理和法律风险的内容，如偏见歧视性言论、有害言论、攻击性言论或虚假信息生成，这可能会误导用户从事不当行为，产生谣言和假新闻，带来一系列不良影响。NSFOCUS AI-Scan为大型模型提供全面的内容审查服务，包括偏见歧视性内容、暴力恐怖内容、诱导不当发言、虚假信息、模型幻觉等内容，以确保大型模型输出内容遵守法律规范和社会伦理标准。
应用安全性
大型模型广泛应用于智能客服、内容创作、医疗辅助和金融分析等多种场景，要求具备高质量的基础能力。因此，引入了文件导入和Python解释器等外部Agent能力。然而，如果应用程序未对输入数据进行严格验证和过滤，则容易遭受注入攻击，如代码执行注入和XSS会话内容劫持。这些漏洞可能被攻击者所利用，迫使模型执行恶意代码，导致数据泄露，甚至允许攻击者控制服务器或窃取系统权限。例如，一个智能代码助手应用程序由于外部Agent能力而遭受注入攻击，导致用户对话和敏感数据泄露。NSFOCUS AI-Scan可以评估AI大型模型应用中由外部Agent能力可能引发的安全风险，包括代码执行注入、XSS会话内容劫持和反编码攻击等。这些攻击可能绕过模型的安全机制，造成风险事件。
模型对抗攻击安全性
在网络安全领域，对抗攻击一直是关注的重点，大型模型同样面临这一威胁。特别是越狱攻击对大型语言模型构成了特殊威胁。攻击者通常通过精心设计的指令或输入诱导模型输出敏感数据，如训练数据和私人信息，或者执行生成网络钓鱼邮件和恶意代码等操作。例如，在经典的“祖母越狱”漏洞中，攻击者只需让ChatGPT扮演祖母的角色，然后提出不合理的要求。这样，ChatGPT可能会突破安全限制以满足其需求。此类对抗手段层出不穷，不断涌现，安全挑战日益严峻。NSFOCUS AI-Scan深入研究了大型模型的对抗攻击方法，涵盖指令层、标记层和上下文层等多个维度，全面识别风险。风险类型包括模型越狱攻击、角色逃逸、模型逆向攻击、功能滥用和操纵等共四大类十三小类。基于以上四个风险维度，NSFOCUS AI-Scan对DeepSeek系列Llama相关模型进行了详细评估。以下是基于五个维度对DeepSeek-R1蒸馏前后的Llama3.3-70B模型扫描分析和对比结果。从对比可以看出，DeepSeek-R1蒸馏的Llama3.3-70B模型在安全风险抵御方面（如敏感数据泄露、应用安全、模型对抗攻击和基础能力）显著增强，表明蒸馏技术在保持合规底线的同时增强了模型的安全防护系统。
此外，大型模型的传统安全问题，如供应链组件安全和模型后门攻击也越来越突出。频繁的安全事件引起了广泛关注。NSFOCUS AI-Scan针对这些问题提供了相应的评估能力，帮助及时识别和应对相关风险。
供应链组件安全
随着大型模型业务的多样化，在训练、部署和应用过程中引入了大量的组件，开源平台如Hugging Face提供了高质量的模型、数据集和AI应用托管服务，大大降低了使用AI技术的门槛。然而，这些组件的开源特性也使其成为攻击者的目标，漏洞可能被利用发起恶意攻击。NSFOCUS AI-Scan为AI供应链组件提供漏洞风险检测，并覆盖大型模型应用全生命周期的关键应用维度，如数据处理、数据访问、模型训练和部署。它还支持同步检测模型库中的安全漏洞。
模型后门攻击风险
随着预训练大型模型的广泛开源和分发，平台如Huggingface和ModelScope已成为开发者获取和使用模型的重要途径。攻击者可能利用这些平台的信任度和开放性，将恶意指令植入伪装成正常项目的后门模型中，并通过分发这些模型获得高价值计算集群服务权限，从而发动后续攻击。为应对这一风险，NSFOCUS AI-Scan基于MLOps提供了后门扫描功能，检测大型模型中的恶意嵌入代码和指令，并全面检测主流模型文件中的恶意字节码内容。
总结
网络安全事件的频繁发生提醒我们，用户和企业应不断增强安全意识，主动应对挑战。NSFOCUS将继续密切关注AI大型模型的安全趋势，深入探索潜在风险，为AI技术的健康发展提供坚实保障。
文章《DeepSeek浪潮下的安全威胁隐患》首发于NSFOCUS公司，一家全球网络和网络安全领导者，保护企业和运营商免受高级网络威胁。
(以上内容均由Ai生成)
