在当今智能数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着世界的运行模式和人类的生活方式。DeepSeek作为AI领域的重要成果，其在众多行业的广泛应用将为社会带来巨大的价值和潜力。然而，随着DeepSeek的本地化部署不断推进，模型安全问题日益凸显，本期我们将尝试构建智能防御体系，打造DeepSeek本地化部署的三层安全防线，保障企业数据安全和业务稳定。
第一层防线：数据安全防护
数据是DeepSeek模型的核心资产，数据安全防护是构建安全防线的基础。特别是随着数据量的激增，数据的复杂性、风险性、合规性等问题也同步增加，鉴于此，在DeepSeek本地化部署过程中，需要对数据的采集、存储、传输和使用等环节进行全面安全防护，保证数据的机密性、完整性和可用性。在技术措施方面，一是采用加密技术对数据进行加密存储和传输，确保数据在被窃取的情况下也无法被读取；二是建立严格的数据访问控制机制，对数据的访问进行身份认证和授权，防止数据泄露和滥用。
第二层防线：模型安全防护
模型安全防护是指在模型的开发、部署和使用过程中，通过一系列的技术和措施，保护模型免受恶意攻击、数据泄露等威胁，确保模型的可靠性。简而言之，模型本身的安全性将直接关系DeepSeek本地化部署的安全效果。当前已出现威胁较大的攻击手段，攻击者可在19分钟内高效攻破大语言模型的基础设施。对此，研究人员可通过安全对齐训练、动态内容过滤等技术手段，增强模型对有害内容的过滤能力和防御机制的有效性。例如，采用红队数据集优化模型对有害内容进行过滤，部署情境感知防护系统，结合语义分析与意图识别拦截恶意输入。
第三层防线：应用安全防护
应用安全防护旨在保护应用程序、相关数据及用户免受各种安全威胁和攻击。在DeepSeek模型的应用场景中，需要对应用系统进行全方位安全防护。例如，通过与安全厂商合作，将AI能力整合至威胁检测系统，提升整体安全防护能力；又如，建立完善的安全管理机制，包括安全策略制定、安全事件应急响应、安全审计等，确保应用系统的安全性和稳定性。
当然，本地化部署的安全不仅仅涉及技术层面的问题，还涉及管理、法规、国际合作等多个方面。我们需要加强与各方的合作与交流，共同制定和完善模型安全标准和规范，推动建立更加公平、合理、有效的模型安全治理体系，为DeepSeek及整个AI产业的健康发展创造一个更加安全、稳定的环境，使其能够更好地服务于社会经济的发展和人类生活的改善。
(信息来源：“保密科学技术”微信公众号）
