就在被稱作“中國版OpenAI”的DeepSeek橫空出世，并引發(fā)全球廣泛關注之際，DeepSeek近來遭遇了一場極為嚴重的數(shù)據(jù)泄露事件。

DeepSeek遭受數(shù)據(jù)泄露 AI時代數(shù)據(jù)安全呼喚“新底座”

來源Wiz

2025年1月30日，美國紐約的網(wǎng)絡安全公司W(wǎng)iz曝光了DeepSeek的數(shù)據(jù)泄露問題。Wiz在評估DeepSeek的外部安全態(tài)勢時，發(fā)現(xiàn)了一個可公開訪問的ClickHouse數(shù)據(jù)庫，且未經(jīng)身份驗證。其中包含超過100萬行的日志流，以及大量聊天記錄、后端數(shù)據(jù)和敏感信息，如API密鑰等，并允許完全控制數(shù)據(jù)庫操作。

這一事件不僅讓DeepSeek的用戶面臨個人信息泄露風險，也給數(shù)據(jù)安全行業(yè)帶來巨大警示：

對個人而言，用戶的隱私被侵犯，可能會收到各種騷擾信息、遭遇詐騙，甚至個人財務安全也會受到威脅，例如用戶的API秘鑰因泄露而被濫用，導致用戶承受高額的API調用費用。

對企業(yè)而言，企業(yè)的聲譽受損，客戶信任度下降，可能導致業(yè)務流失，股價下跌。此外，還可能面臨監(jiān)管機構的巨額罰款和法律訴訟，給企業(yè)帶來沉重的經(jīng)濟負擔。

對社會而言，數(shù)據(jù)泄露事件導致信息安全的信任度降低，人們在網(wǎng)絡活動中更加謹慎，甚至對一些正常的數(shù)據(jù)收集、使用行為產(chǎn)生抵觸，阻礙大數(shù)據(jù)、人工智能等依賴數(shù)據(jù)的技術和產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，也給網(wǎng)絡安全防護帶來更大壓力，增加社會在信息安全保障方面的成本投入。

從數(shù)據(jù)安全角度來看，本次DeepSeek的ClickHouse數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)泄露事件主要存在以下數(shù)據(jù)安全問題：

1、安全管理缺失，在訪問控制策略制定與執(zhí)行上存在漏洞；

2、 安全意識不足，缺乏系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全培訓，導致員工無法敏銳察覺潛在安全威脅，也不了解數(shù)據(jù)安全保護的重要操作規(guī)范；

3、 安全審計與監(jiān)控機制不完善，內(nèi)部缺乏對數(shù)據(jù)庫脆弱性與操作行為的實時監(jiān)控，未能及時發(fā)現(xiàn)并預警非法訪問行為。

隨著DeepSeek將AI應用的技術門檻與經(jīng)濟成本的降低，各行業(yè)、企業(yè)結合自身需求與特征的AI智能應用如雨后春筍般發(fā)布，AI智能應用場景日益廣泛。安全是發(fā)展的基礎，數(shù)據(jù)作為AI智能應用的基石，在通過AI智能應用對數(shù)據(jù)進行深度利用的同時，需確保數(shù)據(jù)的可用性、完整性、保密性，建立起AI智能應用的數(shù)據(jù)安全底座，保障AI智能應用的高水平發(fā)展。

AI應用場景數(shù)據(jù)安全風險分析 識別潛在風險

在AI應用場景下，昂楷科技將其劃分為用戶訪問層，大模型應用層，私有知識庫和外部數(shù)據(jù)、能力模塊，具體分析各模塊及模塊間潛在威脅。

大模型應用層API、客戶端接口的潛在風險：身份盜用、API濫用、攻擊、API響應泄露、使用Al應用導致的信息泄露等。

大模型應用層部署各類應用時的潛在風險：應用體運行數(shù)據(jù)泄露，應用體開發(fā)、測試、運維時數(shù)據(jù)訪問權限管控與防泄露等。

大模型應用層調用外部大模型API接口時的潛在風險：個人隱私、商業(yè)秘密泄露等。

私有知識庫中的潛在風險：敏感數(shù)據(jù)和流動態(tài)勢不清，內(nèi)部人員非法訪問或泄露數(shù)據(jù)，攻擊者通過應用層竊取、篡改或刪除數(shù)據(jù)，未經(jīng)授權訪問等。

AI應用場景數(shù)據(jù)安全建設思路 基于標準 高于標準

我國當前在數(shù)據(jù)安全領域的法律、法規(guī)、制度、規(guī)范日益健全，AI應用場景下的數(shù)據(jù)安全治理建設應以“基于保準、高于標準”的思維進行頂層設計，圍繞AI應用場景下所面臨的一系列數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)，昂楷科技憑借專注數(shù)據(jù)安全治理領域15年的技術積淀和5000+客戶實踐，建構出了全方位的數(shù)據(jù)安全體系框架，助您輕松應對AI應用場景下的數(shù)據(jù)安全治理挑戰(zhàn)。

昂楷科技AI應用場景數(shù)據(jù)安全體系框架，嚴格遵循國家法律、法規(guī)、規(guī)章制度及標準體系要求，圍繞安全組織、安全管理規(guī)章制度、安全技術保障、人員能力、安全運營、安全監(jiān)管等方面，覆蓋AI應用場景下知識庫、應用體運行、內(nèi)容及接口等安全領域，全方位保障 AI 應用場景下的數(shù)據(jù)安全。

AI應用場景數(shù)據(jù)安全技術體系建設  打造全流程數(shù)據(jù)安全閉環(huán)

昂楷科技AI應用場景數(shù)據(jù)安全技術體系建設，聚焦數(shù)據(jù)庫接口與API接口的安全，主要從數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)庫狀態(tài)及漏洞監(jiān)控、接口行為監(jiān)測、數(shù)據(jù)庫行為管控、API接口數(shù)據(jù)流轉管控等多個維度進行，搭配數(shù)據(jù)安全態(tài)勢感知平臺的應用，完美實現(xiàn)對整體數(shù)據(jù)安全風險的實時預警、風險處置、深度分析，以及整體數(shù)據(jù)安全運營支撐，全面提升數(shù)據(jù)安全防護、監(jiān)測、預警、處置全流程閉環(huán)管理水平。

數(shù)據(jù)分類分級：參照GB/T 43697-2024數(shù)據(jù)安全技術-分類分級規(guī)則、行業(yè)法規(guī)、標準，對AI應用中私有知識庫、AI應用體數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行全面梳理、分類分級，同時建立運營機制，以保證持續(xù)對數(shù)據(jù)“可視”，支撐數(shù)據(jù)安全策略配置。

數(shù)據(jù)庫運行狀態(tài)、漏洞監(jiān)控：對私有知識庫的存儲系統(tǒng)、AI應用體運行支撐的后臺數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，進行安全漏洞態(tài)勢和運行指標態(tài)勢綜合展示，提供運維人員對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)脆弱性和運行狀態(tài)的統(tǒng)一監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)潛在的運行風險及安全漏洞。系統(tǒng)內(nèi)置的對比、走勢分析報告，可為安全運維人員提供脆弱性修復情況核查和擴容規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。

接口行為監(jiān)測：對數(shù)據(jù)庫接口及API接口進行全面檢測，結合數(shù)據(jù)安全級別定義，利用數(shù)據(jù)安全管理平臺進行綜合關聯(lián)分析，以識別AI應用場景中數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)接口及對外服務API接口的安全風險，如陌生人訪問，大數(shù)據(jù)量獲取等，全面提升態(tài)勢感知、風險研判能力。

數(shù)據(jù)庫行為管控：構建數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)前端最后一道防線，防止因安全邊界失效導致私有知識庫、AI應用體后臺數(shù)據(jù)面臨安全風險和隱患；依照“職責權限化、權限最小化”原則，對各類數(shù)據(jù)庫行為權限進行管控，對數(shù)據(jù)庫的攻擊、后臺越權高危行為進行實時攔截和阻斷。

API接口數(shù)據(jù)流轉管控：對AI應用對外提供服務及調用外部API時的流入流出數(shù)據(jù)進行實時過濾、脫敏、阻斷，防止重要數(shù)據(jù)、敏感數(shù)據(jù)違規(guī)流動；同時可依據(jù)策略對流出數(shù)據(jù)動態(tài)嵌入水印，提升數(shù)據(jù)溯源能力，當發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件時，可快速定位到泄露源頭，降低事件影響。

數(shù)據(jù)安全態(tài)勢感知：采集各安全模塊的數(shù)據(jù)安全事件日志，對安全威脅事件進行標準化、去重、合并和關聯(lián)分析，洞察整體數(shù)據(jù)安全態(tài)勢，實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全風險防御主動化，打破數(shù)據(jù)安全能力組件的孤島效應，實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全一體化管控。

數(shù)據(jù)安全助力千行百業(yè) “數(shù)智蝶變”

AI 應用場景正以前所未有的創(chuàng)新活力蓬勃發(fā)展，不斷拓展的新領域、新方式和新需求。作為AI數(shù)字浪潮的親歷者，昂楷科技現(xiàn)已扎根中國20+城市，累計服務5000+客戶，多次獲得包括Gartner、IDC等全球頂級第三方市場研究機構高度認可，我們將繼續(xù)緊跟AI、大模型、數(shù)據(jù)庫等新技術、新應用，以不斷創(chuàng)新的數(shù)據(jù)安全治理產(chǎn)品與解決方案，助力千行百業(yè)數(shù)據(jù)安全“智慧蝶變”。

基于當前應用場景的數(shù)據(jù)安全解決方案，在應對復雜多變的 AI應用場景時，可能與您實際場景存在一些差異，如果您對數(shù)據(jù)安全有任何疑問、見解，或是在實際工作中遇到了棘手的問題，又或者您對我們分享的內(nèi)容有更深入了解的需求，都歡迎您聯(lián)系我們。