DeepSeek具体的安全问题有哪些？

DeepSeek作为开源AI大模型，在应用过程中面临以下具体安全问题：

一、模型自身安全漏洞

‌基座模型被诱导攻击‌：用户可通过语言诱导（如PUA攻击）绕过权限控制，获取未授权的内部数据或操作指令，例如通过特定指令直接删除模型文件或窃取数据‌56。

‌模型幻觉问题‌：生成内容可能输出与现实不符的误导性信息，需依赖联网知识库或企业专有数据校正降低风险‌56。

‌代码缺陷与后门风险‌：开源代码可能因开发阶段未严格检测而存在漏洞或预留后门，攻击者可借此实施篡改或数据投毒‌13。

二、数据安全风险

‌未授权访问与模型窃取‌：本地部署时默认开放的11434端口无鉴权机制，攻击者可调用模型服务、获取敏感信息（如license）或直接删除模型文件‌25。

‌知识库数据泄露‌：企业内部知识库若缺乏安全控制，未授权用户可能通过模型交互窃取核心数据资产‌56。

‌去匿名化隐患‌：匿名化处理的案情数据可能通过关联信息被逆向识别出个人或案件细节‌16。

三、网络攻击与诈骗行为

‌仿冒应用窃取信息‌：已出现2650余个仿冒域名及恶意App，通过诱导安装窃取用户通讯录、应用程序列表等数据‌7。

‌虚假课程诈骗‌：商家以“DeepSeek变现教程”为名销售拼凑资料，单课程最高销售额达22万元‌7。

‌AI深度伪造诈骗‌：利用DeepSeek伪造名人身份进行虚假宣传或财产诈骗，例如假冒创始人身份生成误导性文章‌7。

四、合规与系统安全挑战

‌智能体联动风险‌：智能体若与政府/企业IT系统直连，攻击可能导致有害邮件发送、生产线中断等物理损害‌6。

‌内容安全防护需求‌：需通过多模态内容审核体系识别违规信息，确保符合全球合规要求‌7。

‌算力盗取与服务中断‌：攻击者可利用漏洞窃取算力资源或中断服务，影响业务连续性‌24。

以上安全问题需通过本地化部署强化权限管控、引入第三方安全组件、加强代码审查等综合措施防范‌13。