全球爆火的爆暴瑞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 ，火遇护体航其标志性成果是上安数信独创的"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的全风o1模型并列世界第一。

大型语言模型（LLM）正以前所未有的息多系护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，重防带来高效率文本生成、爆暴瑞智能客服、火遇护体航数据分析等创新价值。上安数信然而 ，全风近期频发的服务器租用息多系护 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
。重防

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为核心能力的爆暴瑞安全提供商，特别关注当下针对大型语言模型LLM平台的火遇护体航滥用行为，并总结出LLM面临的上安数信四大主要威胁风险：

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，香港云服务器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  ，模板下载以及超过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精准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亿华云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 ，黑客的高防服务器“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、源码下载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，确保精准定位攻击源，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 ，精准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，高效识别和拦截异常 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 。