DeepSeek 又被攻击，本地化部署是否安全？

DeepSeek 再次遭受大规模网络攻击，引发了公众对其服务稳定性和数据安全性的担忧。在这样的背景下，许多人开始探讨本地化部署 DeepSeek 是否能够有效避免安全问题。

一、DeepSeek 遭遇攻击的背景与影响

      DeepSeek 作为中国新兴的 AI 平台，自发布以来便备受关注。其推出的开源模型 R1 以低成本和高性能迅速赢得了市场的认可。然而，随着其影响力的不断扩大，DeepSeek 也成为了网络攻击的目标。2025 年 1 月 28 日，DeepSeek 宣布其线上服务遭遇大规模恶意攻击，攻击手段包括分布式拒绝服务攻击（DDoS）、HTTP 代理攻击、僵尸网络攻击以及密码爆破攻击等。这些攻击不仅导致了新用户注册受阻，还对平台的正常运营造成了严重影响。

      攻击的跨境特征明显，攻击源主要来自美国，且攻击时间与北美工作时间高度重合，暗示可能存在跨境协同攻击的可能。这种攻击不仅增加了防御难度，还可能涉及国际政治和经济竞争因素。

二、本地化部署的优势与挑战

（一）优势

      本地化部署 DeepSeek 能够避免将数据上传到云端，从而降低数据在传输过程中的泄露风险。这对于处理敏感数据的企业和机构来说具有重要意义。此外，本地化部署还可以降低计算开销，提高服务响应速度，为用户提供更快速的体验。

（二）挑战

      尽管本地化部署具有诸多优势，但同时也面临着一系列挑战。

首先，数据泄露风险依然存在。在本地化部署中，用户数据直接暴露在设备端，若设备未充分保护，攻击者可通过物理或网络方式获取用户数据。例如，攻击者可能利用设备的漏洞或弱密码，通过网络入侵设备，窃取存储在本地的数据。

      其次，模型权重盗窃也是一个重要问题。模型的核心权重是其性能的关键，本地化部署使权重存储在边缘设备中，如何防止权重被盗窃或篡改成为重要问题。一旦权重泄露，攻击者可轻松复制模型并进行恶意使用。

 此外，本地化部署还面临着硬件兼容性和维护成本的问题。GPU、服务器等底层硬件的复杂适配工作是部署 DeepSeek 的第一个难题。GPU 适配涉及到驱动程序的兼容性、CUDA 与 cuDNN 版本的匹配以及 GPU 之间的通信与负载均衡等。而服务器适配则包括 CPU 与内存的协调、存储系统的优化以及网络带宽的保障等。这些因素相互交织，提高了适配复杂性，增加了部署的资源与时间投入。

三、本地化部署的安全性评估

（一）数据安全

      本地化部署虽然降低了数据在传输过程中的泄露风险，但数据在本地存储和处理过程中仍然面临安全威胁。为了确保数据安全，需要采取多种措施，如加密存储、访问控制、数据备份等。此外，定期进行安全审计和漏洞扫描也是必要的，以及时发现和修复潜在的安全问题。

（二）模型安全

      保护模型权重的安全是本地化部署的关键。通过采用加密技术对模型权重进行加密存储，可以有效防止权重被盗窃或篡改。此外，构建硬件级可信执行环境（TEE）也是保护模型权重的一种有效方法。TEE 可以为模型提供一个隔离的运行环境，确保模型在运行过程中不被外部干扰。

（三）系统安全

      本地化部署的系统安全同样重要。需要确保设备的操作系统、驱动程序等软件的更新和维护，以修复已知的安全漏洞。同时，部署防火墙、入侵检测系统等安全设备，可以有效防止网络攻击。

四、结论

      DeepSeek 遭遇的攻击事件凸显了网络安全的重要性。本地化部署 DeepSeek 虽然在一定程度上能够降低数据传输过程中的泄露风险，但同时也面临着数据泄露、模型权重盗窃、硬件兼容性和维护成本等挑战。为了确保本地化部署的安全性，需要从数据安全、模型安全和系统安全等多个方面入手，采取多种措施进行综合防护。只有这样，才能在享受本地化部署带来的优势的同时，有效保障数据和模型的安全。

原文始发于微信公众号（独角鲸网络安全实验室）：DeepSeek 又被攻击，本地化部署是否安全？