摘要：DeepSeek凭借其媲美世界顶尖同类AI模型的推理能力、远低于对方的算力成本和售价，以及清晰可见的推理过程和开源策略，成为全世界关注的焦点。

2025年初，一款名为DeepSeek的国产AI聊天机器人横空出世，迅速在全球范围内引发了广泛关注。

根据腾讯网报道，DeepSeek凭借其媲美世界顶尖同类AI模型的推理能力、远低于对方的算力成本和售价，以及清晰可见的推理过程和开源策略，成为全世界关注的焦点。

短短一个月内，它不仅登顶苹果全球应用商店下载榜，还在美国市场超越了ChatGPT，成为现象级产品。外媒纷纷将其称为“中国AI技术的里程碑”。

然而，正当DeepSeek风头正劲之时，一场全球范围的“围剿”悄然展开。美国、意大利、澳大利亚、韩国等十多个国家及机构纷纷以“安全风险”为由，紧急封杀DeepSeek。美国海军直接警告士兵“禁用”，国会更是警告议员“设备可能被植入恶意软件”。欧洲的意大利直接下架了该应用，要求DeepSeek在20天内解释数据收集细节。

亚洲的韩国国防部切断了军用网络对DeepSeek的访问，印度则要求将模型托管在本地服务器。自1月3日起，DeepSeek还遭遇了多轮网络攻击，1月27日单日攻击峰值流量高达数百万次，而90%以上的IP地址都来自美国。

这场争议背后，AI时代的安全隐忧究竟有多大？是DeepSeek真的存在数据安全隐患，还是这只是一场针对中国AI技术崛起的围堵？本文将深入探讨这一问题。

DeepSeek的出海之路可谓是“冰火两重天”。一边是用户疯狂下载，对这款充满创意和功能的AI产品爱不释手；另一边则是各国政府紧急拉响警报，纷纷出台限制措施。

美国：技术竞争与政治因素交织

美国对DeepSeek的封杀行动最为激烈。美国海军以“安全和道德风险”为由禁止士兵使用DeepSeek，国会更是警告议员“设备可能被植入恶意软件”。这种做法背后，既有对数据安全的担忧，也有对技术竞争的恐惧。DeepSeek的高性价比和强大的推理能力对美国的AI产业构成了直接威胁。美国试图通过禁用政策遏制中国科技的发展，但这种做法不仅无法阻挡DeepSeek的全球传播，反而激发了全球科技合作的热情。

欧洲：数据隐私与监管的双重考量

在欧洲，意大利直接下架了DeepSeek应用，要求其在20天内解释数据收集细节。欧洲国家对数据隐私的保护一直非常严格，DeepSeek的数据存储方式引发了欧洲监管机构的关注。欧洲的监管机构担心，DeepSeek的用户数据可能流向中国服务器，从而威胁到欧洲公民的隐私和国家安全。

亚洲：多国采取限制措施

在亚洲，韩国国防部切断了军用网络对DeepSeek的访问，印度则要求将模型托管在本地服务器。这些措施反映了亚洲国家对数据安全和隐私保护的重视。韩国和印度都担心，DeepSeek的数据存储方式可能对本国的国家安全构成威胁。

攻击频发：网络攻击背后的复杂动机

自1月3日起，DeepSeek遭遇了多轮网络攻击，1月27日单日攻击峰值流量高达数百万次，而90%以上的IP地址都来自美国。这些攻击的背后动机复杂，既有商业竞争，也有国家背景的黑客组织企图遏制中国技术发展。奇安信报告指出，攻击者通过HTTP代理、暴力破解等手段，试图窃取DeepSeek模型的核心代码。

各国给出的理由高度一致：数据可能流向中国服务器，从而威胁到国家安全。但真相是否真的如此简单？接下来，我们将从技术角度深入分析DeepSeek的安全隐患。

抛开政治博弈的因素，从技术角度来看，DeepSeek确实存在一些安全隐患。这些隐患不仅影响到用户的隐私和数据安全，也可能对国家的安全构成威胁。

数据存储争议：隐私与安全的双重风险

DeepSeek的用户对话数据默认存储在中国服务器。这种数据存储方式引发了诸多争议。一方面，用户的隐私信息可能被恶意利用；另一方面，数据存储在中国服务器可能引发其他国家的国家安全担忧。如果这些数据被恶意利用，可能会泄露用户的个人隐私，甚至可能泄露国家机密。

模型漏洞风险：潜在的安全隐患

早期版本的DeepSeek被曝存在命令注入漏洞。攻击者可以利用这些漏洞操控AI输出有害内容。这种漏洞不仅威胁到用户的使用安全，也可能被恶意利用来传播虚假信息或进行网络攻击。

网络攻击靶子：数据安全的严峻挑战

在1月的攻击中，黑客通过HTTP代理、暴力破解等手段，试图窃取DeepSeek模型的核心代码。这些网络攻击不仅对DeepSeek的技术安全构成威胁，也可能导致用户数据的泄露。网络攻击的频繁发生，凸显了DeepSeek在数据安全方面面临的严峻挑战。

开源双刃剑：技术普惠与安全风险并存

尽管DeepSeek的开源模型为用户提供了更多的灵活性，但也是一把双刃剑。普通用户往往缺乏足够的算力，仍然需要依赖云端服务，这就使得数据安全难以得到充分保障。开源模型虽然可以本地运行，但大多数用户无法实现完全的本地化部署，仍然需要依赖云端服务。

正如奇安信报告所指出的：“攻击者动机复杂，既有商业竞争，也有国家背景的黑客组织企图遏制中国技术发展。”DeepSeek的安全隐患不仅影响到用户的隐私和数据安全，也可能对国家的安全构成威胁。

面对这些安全隐患，我们该如何为AI时代筑牢安全网呢？以下从监管层、企业端和用户端三个方面提出具体的解决方案。

监管层：立法与协作并举

数据主权立法

监管层面需要通过立法来保障数据主权。可以参考欧盟的《数字市场法案》，要求跨国AI企业实现数据本地化存储，像印度计划的那样，确保数据安全可控。数据本地化存储不仅可以保护用户的隐私，也可以减少数据跨境流动带来的安全风险。

国际安全标准

推动建立AI伦理与安全通用框架，减少因技术差异而引发的“技术冷战”式封杀。国际社会需要加强合作，共同应对技术竞争带来的挑战，推动全球科技格局的均衡发展。通过建立统一的AI伦理与安全标准，可以减少因技术差异而引发的误解和冲突。

企业端：技术防御升级

分层防护

企业需要采用分层防护策略，如天融信的方案，结合抗DDoS攻击、API权限控制、模型投毒检测等多层防线，全方位保护AI系统的安全。通过多层次的防护措施，可以有效抵御网络攻击，保护用户数据的安全。

透明化承诺

企业也需要做出透明化承诺，公开数据使用范围，允许用户选择数据存储地。例如，DeepSeek已经限制了非+86号码的注册，这在一定程度上减少了数据安全风险。通过透明化承诺，可以增强用户对数据安全的信心。

用户端：警惕与理性共存

敏感场景禁用

用户在使用AI产品时，需要保持警惕，避免在敏感场景中使用AI处理机密信息。政府、金融等关键岗位人员应避免使用AI处理机密信息，以防止数据泄露。

善用本地化工具

用户可以优先选择开源模型+本地部署的方式，如DeepSeek-Janus，减少对云端服务的依赖。通过本地化部署，可以有效减少数据安全风险。

来源：创意民工