DeepSeek应用场景中需要关注的十个安全问题和防范措施-北京大学-202503.pdf

本次讲座聚焦于DeepSeek平台的安全性与可靠性,围绕其面临的**模型5大安全问题**(DDoS攻击、无限推理攻击、漏洞探测与利用、投毒问题和越狱问题)、**私有化部署的2大安全问题**(本地化部署工具漏洞和网络攻击风险)以及**外延的3大安全问题**(仿冒APP与仿冒网站收集信息、辅助攻击)展开深入探讨。
**DeepSeek快速发展与安全问题**:DeepSeek凭借其快速的迭代、用户增长速度,在全球范围内迅速扩张,但也带来了安全风险。AI发展的独特之处在于由广大民营创业者主导,通过开源平台共享代码和研究成果,这种全球协作加速了技术的传播和创新。然而,其快速发展也伴随着安全问题,如威胁难以预测、攻防非对称等特点。
**安全问题特点**:
1. **威胁难以预测**:传统技术工具的行为相对固定、容易控制,而AI大模型技术主要基于深度学习神经网络模型的数据智能,难以排除错误和安全隐患。
2. **攻防非对称**:在人工智能安全领域,攻击成本低廉、手段丰富且易于实施,而防御难度极大,需要持续投入。
**DeepSeek安全方案框架**:
分为**内生安全问题**和**外延安全问题**。
内生安全问题:更聚焦于Deepseek系统自身内部的核心要素,如数据、算法、模型等,关注的是这些要素在系统运行过程中的安全保障,确保系统本身能够稳定、正确、安全地运行
外延安全问题:重点关注在社会、经济、法律等外部环境中产生的影响和问题,包括发展安全、技术滥用(如网络攻击、深度伪造等)。更侧重于 Deepseek 技术与外部世界交互过程中引发的一系列安全问题和挑战
**DeepSeek模型的5个安全问题**:
1. **DDoS攻击**:DeepSeek官网曾遭受DDoS攻击导致服务瘫痪。
2. **无限推理攻击**:黑客可以通过特定方式构造查询,导致模型陷入无限推理,消耗大量资源,影响服务。
3. **漏洞探测与利用**:DeepSeek可能存在漏洞,黑客可以通过主动或被动方式探测,并利用漏洞获取信息。
4. **投毒问题**:黑客可以通过污染训练数据集,干扰模型,造成错误或有害输出。
5. **越狱问题**:通过特定的提示词或漏洞,绕过安全机制,导致模型输出不符合道德、法律规范的内容。
**DeepSeek私有化部署的2个安全问题**:
1. **针对DeepSeek本地化部署实施网络攻击的风险**:黑客可以通过构建仿冒网站、捆绑恶意程序等方式,诱导用户安装恶意工具,窃取数据、控制服务器。
2. **DeepSeek本地化部署工具的风险**:本地部署工具Ollama启动后,可能在未授权情况下提供API接口,也可能因配置不当产生漏洞,增加被攻击风险。
**DeepSeek外延的3个安全问题**:
1. **仿冒DeepSeek官方APP植入手机木马**:黑客制作与官方APP相似的恶意APP,诱导用户安装,窃取用户数据。
2. **仿冒DeepSeek官方网站和域名收集用户信息**:黑客通过仿冒官方网站和域名,诱骗用户输入账号密码等敏感信息。
3. **利用DeepSeek实现自动渗透攻击**:黑客可以利用DeepSeek模型进行信息收集、漏洞分析,并生成可运行的渗透测试脚本,实施攻击。
**DeepSeek大模型漏洞防范措施**:
1. 开发阶段:强化数据管理、加强模型设计与验证、严格代码审查。
2. 部署阶段:安全配置服务器、采用加密传输。
3. 运行阶段:实时监控与预警、定期漏洞扫描与更新、应急响应与恢复。
**DeepSeek外延安全问题的防范方法**:
1. 技术层面:使用防病毒软件、开启浏览器防护、设置身份验证。
2. 用户层面:谨慎点击链接、留意应用来源、细看网址域名。
3. 企业层面:注册商标和域名、发布官方声明、建立监测系统。
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