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，全风近期频发的云计算息多系护 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，服务器租用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 ，免费模板以及超过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源码库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，黑客的亿华云“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、香港云服务器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。