近年来，人工智能技术在全球范围内引发了深刻的科技变革与产业变革，而中国人工智能初创公司 DeepSeek 凭借其低成本、高性能的 AI 模型（如 DeepSeek-R1）迅速崛起，成为全球科技领域的焦点之一。在当前全球数字化加速推进、网络安全威胁日益复杂的背景下，DeepSeek 技术架构与市场定位不仅为行业带来了新的可能性，同时也引发了广泛的网络安全关切。
本文基于现有的公开资料，从企业资深网络安全专家的视角，系统梳理DeepSeek技术在网络安全领域的潜在贡献与核心风险，并结合中国自主可控的发展战略，提出针对性的应对策略，旨在为相关企业和机构提供全面、深入的参考，以更好地应对人工智能时代的网络安全挑战。
二、DeepSeek 对网络安全的潜在提升作用
尽管DeepSeek的网络安全风险显著，但从AI大模型的角度来看，其技术架构与市场定位仍为网络安全行业带来了一定的启示，并在多个方面展现出对网络安全的潜在提升作用。
（一）技术架构的创新性与效率优势
专家混合（MoE）架构的突破性意义
DeepSeek采用的“专家混合”架构，通过分治策略在同等算力下实现了更高性能，显著提升了模型推理效率。这一架构的创新性不仅体现在技术层面，更在于其为实时威胁分析、自动化安全响应等网络安全关键场景提供了坚实的技术基础。在传统的网络安全防护体系中，实时性往往是一个难以突破的瓶颈，而 DeepSeek 的这一架构优势有望打破这一局限，使得安全系统能够更迅速、更精准地对潜在威胁做出反应，从而有效提升整体网络安全防护的时效性和有效性。
低成本训练的普惠价值
DeepSeek-R1 的培训成本仅为600 万美元，远低于西方同类模型。这种经济高效的 AI 解决方案对于中小型企业而言具有重要的普惠价值。在网络安全领域，中小企业往往面临着资源有限的困境，难以承担高昂的安全防护成本。DeepSeek 的低成本特性使得这些企业也能够借助先进的 AI 技术提升自身的网络安全防护能力，尤其是在威胁情报分析、日志异常检测等领域，可能推动安全领域的普惠化应用，进一步完善整个行业的网络安全生态。
（二）开源生态的协同潜力
开源模型与开发者社区的活力
DeepSeek 通过 GitHub、Hugging Face 等平台开放模型下载，成功吸引了全球开发者参与优化与安全测试。这种开源模式不仅加速了技术创新的步伐，还为安全社区提供了丰富的工具和资源。例如，加州大学伯克利分校基于其代码开发的 Sky-T1 模型，充分展示了开源生态在技术迭代中的巨大价值。在全球范围内，开源社区汇聚了大量的技术人才和创新力量，DeepSeek 的开源策略有效地调动了这些资源，形成了一个充满活力的协同创新生态，为网络安全技术的发展注入了新的动力。
开源生态对安全技术创新的推动
开源生态的存在使得更多的开发者能够参与到安全技术的研究和开发中来。通过对 DeepSeek 模型的优化和安全测试，开发者们可以发现潜在的安全漏洞和风险，并及时提出解决方案。这种广泛的参与和协作有助于推动安全技术的不断创新和完善，提高整个行业对网络安全威胁的应对能力。同时，开源生态也为安全厂商和企业提供了更多的选择和参考，促进了安全技术市场的竞争和发展。
（三）与安全厂商的技术融合
目前，以下安全厂商声称在其安全产品与服务中引入了DeepSeek技术：
1. 深信服科技股份有限公司：深信服在其安全产品和服务中集成了DeepSeek的技术，以提升威胁检测和响应能力，增强整体安全防护效果。
2. 启明星辰信息技术集团股份有限公司：启明星辰利用DeepSeek的先进技术优化其安全解决方案，特别是在大数据分析和威胁情报方面，以提高安全事件的预测和防御能力。
3. 绿盟科技集团股份有限公司：绿盟科技与DeepSeek合作，将AI技术应用于其安全产品中，以提升对复杂网络攻击的检测和防御能力。
4. 天融信科技集团：天融信在其网络安全解决方案中采用了DeepSeek的技术，以增强对高级持续性威胁（APT）的检测和响应能力。
5. 奇安信科技集团股份有限公司：奇安信与DeepSeek合作，利用其AI技术提升终端安全、网络安全和云安全等方面的防护能力。
6. 亚信科技控股有限公司：亚信科技在其安全产品中集成了DeepSeek的技术，以提高对网络威胁的实时监测和防御能力。
7. 安恒信息技术股份有限公司：安恒信息与DeepSeek合作，将AI技术应用于其安全产品中，以提升对网络攻击的检测和防御能力。
8. 山石网科通信技术股份有限公司：山石网科在其网络安全解决方案中采用了DeepSeek的技术，以增强对复杂网络攻击的检测和防御能力。
9. 蓝盾信息安全技术股份有限公司：蓝盾信息与DeepSeek合作，利用其AI技术提升网络安全防护能力，特别是在威胁情报和安全事件响应方面。
10. 美亚柏科信息安全技术有限公司：美亚柏科在其安全产品中集成了DeepSeek的技术，以提高对网络威胁的实时监测和防御能力。
安全厂商通过把DeepSeek的AI技术引入其产品与服务中，能够更好地应对日益复杂的网络安全威胁，为客户提供更高效、智能的安全解决方案。
三、DeepSeek 的核心网络安全风险与实证分析
（一）模型安全漏洞：生成有害内容与代码
有害内容生成的潜在危害
红队测试显示【1】，DeepSeek-R1生成非法活动指导（如网络犯罪策略）的概率是 OpenAI o1 的 11 倍。这种高概率的有害内容生成能力使其成为恶意行为者的潜在工具。在 AI 大模型的应用场景中，内容生成是一个重要的功能，但如果模型存在安全漏洞，生成有害内容将对网络安全和社会稳定造成严重威胁。例如，恶意行为者可以利用生成的网络犯罪策略进行非法活动，如网络攻击、诈骗等，给个人、企业和国家带来巨大的损失。
不安全的代码生成风险
在 78% 的代码攻击测试中【1】，模型生成恶意脚本（如木马程序）的概率比同类模型高 4 倍。这种漏洞可能被攻击者利用，生成恶意软件或漏洞利用代码，进一步扩大攻击面。AI 大模型生成代码的能力在软件开发等领域具有重要价值，但如果生成的代码存在安全漏洞，将给软件供应链安全带来巨大风险。攻击者可以通过生成恶意代码来攻击软件系统，窃取用户数据、破坏系统功能等，对网络安全造成严重破坏。
安全机制缺陷的深层原因
从 AI 大模型的技术角度来看，DeepSeek 在抵御越狱攻击的得分仅为 0.15/1.0（满分）【2】，远低于欧盟 AI 法案要求，表明其安全机制存在严重缺陷。这可能是由于模型在训练过程中缺乏足够的安全对齐训练，导致其在面对恶意提示时无法有效过滤有害输出。此外，模型的算法设计也可能存在缺陷，如强化学习策略虽提升推理效率，但牺牲了安全对齐机制，使得模型易被自动化工具绕过限制。
（二）数据隐私与主权风险
数据存储合规性的挑战
DeepSeek 的隐私政策明确用户数据存储于中国境内服务器，受《中国网络安全法》约束，政府可依法要求数据访问。这种数据存储政策引发了国际社会的广泛担忧，尤其是在涉及敏感信息时。在 AI 大模型的应用中，数据是核心资源，数据存储的合规性至关重要。不同国家和地区对数据隐私和主权有不同的法律法规要求，DeepSeek 的数据存储政策可能与一些国家的法律产生冲突，导致合规性风险。但用户若通过本地运行模型或第三方平台使用服务，可能可以规避这一限制。
跨境合规冲突的复杂性
在 AI 大模型的全球化应用中，跨境数据流动是一个重要问题，不同国家和地区的法律法规对跨境数据流动有不同的要求。DeepSeek 需要在满足中国法律法规的同时，应对其他国家和地区的合规要求，这增加了其运营的复杂性和风险。同样，用户若通过本地运行模型或第三方平台使用服务，也可以规避这一限制。
数据泄露事件的严重后果
2025 年 1 月的数据泄露事件中，超过 100 万条用户聊天记录与 API 密钥因未加密的 ClickHouse 数据库暴露而泄露【6】。这种大规模数据泄露事件不仅损害了用户信任，还暴露了其数据保护措施的不足。在 AI 大模型的应用场景中，数据泄露可能导致用户隐私泄露、商业机密被盗用等严重后果，给企业和用户带来巨大的损失。同时，数据泄露事件也会对企业的声誉和市场竞争力造成负面影响。
（三）基础设施与网络架构脆弱性
DDoS 攻击与应急响应不足的暴露
2025 年 1 月，DeepSeek 遭遇峰值 3.2Tbps 的 DDoS 攻击，导致官网瘫痪 48 小时，初期防御体系未能有效过滤异常流量。这种大规模攻击暴露了其带宽管理与应急响应机制的不足。在 AI 大模型的应用中，基础设施和网络架构的稳定性至关重要，DDoS 攻击是一种常见的网络攻击手段，如果防御体系不完善，将导致服务中断、用户体验下降等严重后果。
反射放大攻击的带宽管理缺陷
反射放大攻击（如NTP/SSDP 协议滥用）暴露其带宽管理缺陷。这种攻击方式不仅消耗了大量资源，还可能导致服务中断，影响用户体验。在 AI 大模型的应用场景中，带宽管理是一个关键问题，如果带宽管理存在缺陷，将无法有效应对大规模的网络流量，导致网络拥塞和服务质量下降。
供应链与第三方风险的潜在威胁
攻击者通过PyPI 平台分发伪装成 DeepSeek API 客户端的恶意软件包【3】，窃取环境变量与用户数据。这种供应链攻击不仅威胁到用户数据安全，还可能影响其品牌声誉。在 AI 大模型的应用中，供应链安全是一个重要问题，如果供应链存在漏洞，将导致安全风险的传导，影响整个系统的安全性和稳定性。
（四）越狱攻击与对抗性漏洞
模型防御机制失效的严重性
使用 HarmBench数据集的 50 个有害提示攻击中【4】，DeepSeek-R1 的攻击成功率（ASR）达 100%，即使在确定性输出模式下仍无法阻止有害响应。这种高成功率表明其安全机制存在严重缺陷，极易被滥用。在 AI 大模型的应用中，模型防御机制的有效性至关重要，如果防御机制失效，将导致有害内容的生成和传播，对网络安全和社会稳定造成严重威胁。
Qualys 测试结果的警示
Qualys 测试显示【5】，其在不同越狱技术（如 Titanius、AJP）下的失败率超58%。这种高失败率表明其安全防护机制几乎无效，极易被绕过。在 AI 大模型的应用场景中，越狱攻击是一种常见的攻击手段，如果模型无法有效抵御越狱攻击，将导致安全漏洞的暴露和滥用。
算法设计缺陷的影响
强化学习策略虽提升推理效率，但牺牲了安全对齐机制，导致模型易被自动化工具绕过限制。这种设计缺陷使其在面对复杂攻击时显得尤为脆弱。在 AI 大模型的技术架构中，算法设计是核心环节，如果算法设计存在缺陷，将影响模型的安全性和可靠性。
（五）地缘政治与监管风险
国际禁令与市场限制的阻碍
澳大利亚与美国海军已禁止在政府设备中使用 DeepSeek，认为其数据实践构成“不可接受的安全风险”。这种禁令不仅限制了其市场扩展，还可能引发其他国家的效仿。在 AI 大模型的全球化应用中，地缘政治因素对市场准入具有重要影响，国际禁令将导致DeepSeek 在一些国家和地区的市场受限，影响其业务发展和市场竞争力。
美、意等国推动立法限制的挑战
美国与意大利等国推动立法限制 DeepSeek 市场准入，加剧其国际化障碍。这种地缘政治风险可能对其长期发展产生深远影响。在 AI 大模型的国际市场竞争中，法律法规和政策环境是重要因素，立法限制将增加DeepSeek 的运营成本和风险，影响其国际化战略的实施。
技术依赖与供应链安全的隐患
尽管DeepSeek 自研“烛龙”框架减少对英伟达 CUDA 的依赖，但其早期依赖 A100 GPU 库存仍存在供应链断供风险。这种技术依赖可能使其在面对国际制裁时陷入被动。在 AI 大模型的技术体系中，供应链安全是关键环节，如果供应链存在隐患，将影响技术的稳定性和可持续性。
四、企业与安全厂商的应对策略
基于上述风险，结合专家经验与技术实践，以及中国自主可控的发展战略，提出以下关键措施。
（一）强化模型安全机制
安全对齐训练（RLHF）的深化
采用红队数据集优化模型对有害内容的过滤能力。通过安全对齐训练，可以有效减少模型生成有害内容的概率，提高模型的安全性和可靠性。在 AI 大模型的训练过程中，安全对齐训练是一个重要环节，通过引入红队数据集，可以模拟各种恶意攻击场景，增强模型对有害内容的识别和过滤能力。
动态内容过滤系统的构建
部署情境感知防护，结合语义分析与意图识别拦截恶意输入。动态内容过滤系统可以实时监控模型输出，确保其符合安全标准。在 AI 大模型的应用场景中，动态内容过滤系统是一个重要的安全防护手段，通过对模型输出的内容进行实时分析和过滤，可以有效防止有害内容的传播。
（二）技术加固与合规适配
零信任架构与加密技术的应用
对核心数据库实施分域部署与权限最小化。零信任架构可以有效减少数据泄露的风险，加密技术可以保护数据的机密性和完整性。在 AI 大模型的数据存储和管理中，零信任架构和加密技术是重要的安全措施，通过分域部署和权限最小化，可以限制数据的访问和使用，防止数据泄露。
合规性改造的推进
通过针对模型的风险评估和第三方审计验证各国和地区有关AI 法案的合规性。合规性改造可以确保企业在国际市场的合规性，降低法律风险。在 AI 大模型的应用中，合规性是一个重要问题，通过针对模型的风险评估和第三方审计，可以对模型的风险进行全面评估和管理，确保其符合相关法律法规的要求。
（三）生态合作与技术创新
安全厂商协同的深化
针对安全厂商的产品与服务，将AI能力整合至威胁检测系统。安全厂商协同可以提升整体安全防护能力，形成优势互补。在 AI 大模型的应用中，安全厂商协同是一个重要的合作模式，通过将 AI 能力整合至威胁检测系统，可以提高安全防护的智能化水平，增强对网络安全威胁的应对能力。
开源生态治理的加强
通过开发者社区共建安全标准，例如建立漏洞赏金计划。开源生态治理可以有效减少开源生态中的安全风险，促进开源社区的健康发展。在 AI 大模型的开源生态中，通过建立漏洞赏金计划等激励机制，可以鼓励开发者积极参与安全漏洞的发现和修复，提高开源生态的安全性。
（四）应急响应与人员培训
分级响应机制的完善
针对攻击升级场景制定自动化遏制策略。分级响应机制可以快速响应复杂攻击，减少损失。在 AI 大模型的应用中，应急响应是一个重要环节，通过完善分级响应机制，可以提高对网络安全事件的应对能力，降低事件的影响和损失。
安全意识培养的强化
开展数据伦理与模型滥用识别培训。安全意识培养可以提升员工的安全意识，减少人为失误。在 AI 大模型的应用中，员工的安全意识和技能是关键因素，通过开展数据伦理和模型滥用识别培训，可以提高员工对网络安全威胁的认识和防范能力。
（五）国际合作与标准共建
跨境数据治理框架的推动
推动国际数据主权协议，减少法律冲突。跨境数据治理框架可以提升企业在国际市场的合规性，降低法律风险。在 AI 大模型的全球化应用中，跨境数据治理是一个重要问题，通过推动国际数据主权协议，可以协调不同国家和地区的法律法规要求，减少法律冲突。
技术开源与透明化的推进
通过开放部分代码与安全白皮书增强市场信任。技术开源与透明化可以提升用户信任度，促进技术的广泛应用。在 AI 大模型的发展中，技术开源与透明化是一个重要趋势，通过开放部分代码和安全白皮书，可以让用户更好地了解技术的原理和安全性，增强对技术的信任。
五、结论
DeepSeek 的崛起既是 AI 技术创新的里程碑，也是网络安全风险的集中体现。其核心优势（低成本、高性能）与安全缺陷（安全漏洞、合规短板）并存，要求企业与安全厂商采取“技术+管理+生态”的综合策略。从技术层面来看，优先部署动态防护与零信任架构，减少模型滥用风险；从管理层面来看，建立跨部门应急机制，强化合规审计；从生态层面来看，通过厂商合作与开源治理构建安全生态。
此次事件警示行业：AI安全需嵌入技术研发全生命周期，唯有系统性思维方能平衡创新与风险。未来，DeepSeek 若能在安全对齐、国际合作与透明治理上取得突破，可进一步提升其技术价值，成为 AI 安全领域的标杆。在中国自主可控的发展战略下，DeepSeek 有望通过技术创新和生态合作，推动 AI 技术在网络安全领域的健康发展，为全球网络安全事业做出贡献。
参考文献
【注1】 ：
【注2】：
【注3】：
【注4】：
【注5】：
【注6】：
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.