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当 DeepSeek 爆火遇上安全风暴,瑞数信息多重防护体系护航 LLM

2025-02-19 15:47 · 稿源: 站长之家用户

全球爆火的DeepSeek:效率与隐患并存

根据IDC最 新报告,DeepSeek-R1 在多类别大模型综合排名中飙升至第三梯队,其标志性成果是创举的"动态意图感知"架构——这项在用户意图预测准确率上高达96.7%的技术,使它在风格控制类模型领域与OpenAI的o1 模型并列世界之首。

大型语言模型(LLM)正以比较罕见的速度渗透到各行各业。DeepSeek以其高性价比在近期引爆了新一轮大模型应用热潮,带来有效率文本生成、智能客服、数据分析等创新价值。然而,近期频发的 LLM 应用安全事件也在警示我们:忽视安全防护,代价可能远超想象。

LLM四大安全风险解析

瑞数信息作为国内最早以动态安全+AI为核心能力的安全提供商,特别关注当下针对大型语言模型LLM平台的滥用行为,并总结出LLM面临的四大主要威胁风险:

1、DeepSeek 宕机与漏洞风险,用户体验与信任的双重崩塌

DeepSeek 服务器遭受大规模 DDoS 攻击后,服务多次中断,用户无法正常访问。同时,黑客利用 DeepSeek 相关漏洞,窃取了部分聊天记录,其中可能包含敏感信息,从而导致大规模聊天数据泄露。

2、数据泄露风险,从商业机密到用户隐私的全面威胁

企业使用LLM时,可能将敏感数据输入模型,如商业机密、财务信息等,一旦泄露,将给企业带来巨大损失。近期,有黑客声称已入侵人工智能对话应用平台OmniGPT,并窃取了 3 万名用户的电子邮件、电话号码,以及超过 3400 万条用户对话记录、上传文件和账单等敏感信息。数据泄露不仅会损害企业的经济利益,还会严重影响企业的市场竞争力。此外,泄露数据还可被用于准确钓鱼或更深层次的供应链攻击,身份盗窃、金融欺诈等,给企业与用户都带来严重隐患。

3、Ollama API暴露风险: 7000 个接口的潜在危机

另一个严重的安全风险是Ollama API的广泛暴露。研究发现,大约7, 000 个Ollama API被公开在互联网上,导致DeepSeek等AI模型暴露于潜在攻击之下。其API暴露问题可能允许攻击者绕过访问控制,大规模调用 LLM,修改甚至删除这些模型,造成高额费用或生成恶意内容。攻击者甚至还可能利用已被劫持的 LLM 访问接口,深入企业内部系统,窃取敏感数据或破坏业务系统。

4、LLM劫持风险,黑客的“低成本犯罪”

攻击者正在利用被盗的API密钥非法访问大型语言模型(LLM),导致受害者承担高昂的计算成本。例如,通过窃取云服务账户的凭证或特定LLM应用的API密钥,再将其集成到反向代理(如“OAI”反向代理)中,以绕过访问限制,实现大规模未授权查询。而且,更具威胁的是,该行为很可能被黑客用于生成恶意代码、伪造内容或绕过地区访问限制。在DeepSeek AI模型的案例中,攻击者在模型发布后短短几天内便成功获取未授权访问权限,凸显了该问题的风险。

企业安全防护建议

1、加强数据管理和保护

企业应建立完善的数据管理体系,对敏感数据进行加密存储和传输,限制数据访问权限,定期进行数据安全审计。数据管理是企业安全防护的重要环节,完善的管理体系可以有效保护企业的数据安全。

2、强化API安全管理

企业应加强API密钥的管理,定期更换密钥,限制API的使用范围和频率,监控API的使用情况,及时发现异常。API的安全管理可以有效防止数据泄露和非法访问。

3、提升网络安全防护能力

企业应部署先进的网络安全防护设备,如防火墙、入侵检测系统等,加强员工的安全培训,提高整体网络安全防护能力。网络安全防护设备和培训可以有效提升企业的安全防护水平

瑞数信息多重防御技术:以技术创新应LLM 安全挑战

面对层出不穷的攻击手段与风险场景,瑞数信息立足“动态安全 + AI”技术,打造了专门针对 LLM 安全的多重防御体系。

1、AI智能威胁检测引擎

针对 LLM面临的安全问题,瑞数信息运用其AI智能威胁检测引擎,对与 LLM相关的恶意行为进行深度挖掘和分析,通过标记的威胁检测模型,系统不仅能够发现已知的威胁,还能敏锐捕捉未知威胁。通过全息指纹设备技术,实现对用户终端、网络设备的深度识别,确保准确定位攻击源,快速阻止恶意行为。

2、动态智能安全检测引擎

通过“动态交互、动态令牌”等安全机制,对高频或异常流量进行实时识别与拦截,尤其擅长应对应用层 DDoS 攻击。借助先进的威胁检测算法,准确发现已知与未知攻击行为,包括对 LLM 的漏洞扫描、应用漏洞利用等恶意企图。

3、API安全管控

通过 AI 行为分析,有效识别和拦截异常 API 调用,包括盗用 LLM API 密钥或非授权集成等攻击模式。从 API 请求发起到返回数据的全过程都在监管范围内,具备风险检测、合规审计与访问溯源能力,便于快速定位并封禁恶意行为。

4、敏感数据识别与脱敏

对 LLM 应用流量进行实时检测,甄别可能出现的用户隐私、企业密钥等敏感信息。一旦检测到异常调用或窃密行为,系统可自动触发脱敏或阻断机制,有效遏制大规模数据泄露风险。

安全即生产力:LLM时代的生存法则

DeepSeek 接二连三的安全攻击事件和 OmniGPT 的大规模数据泄露,已为我们敲响警钟,瑞数信息认为,在LLM加速落地的今天,安全能力已成为企业核心竞争力的关键一环。当企业或个人引入大模型以提升效率、拓展业务时,也必须同步建立完整的风险识别与防御措施。未来,瑞数信息将持续迭代“动态安全+AI”技术,为LLM应用提供端到端防护,以创新为驱动,护航企业数字化进程。

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