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      DeepSeek火爆出圈背后：AI時代如何保護數據隱私，守護信息安全
      發布時間：2025-02-11 閱讀次數： 3078 次


      在數字化浪潮的席卷下，人工智能（AI）技術正以前所未有的速度改變著我們的生活和工作方式。從智能語音助手到聊天機器人，AI工具為我們帶來了諸多便利。這個春節假期DeepSeek的火爆出圈，更讓我們直觀了解到AI工具的廣泛用途。然而，Wiz Research團隊近期發現一個屬于DeepSeek的可公開訪問的ClickHouse數據庫，允許訪客全面控制數據庫操作，包括能夠訪問內部數據。這讓我們不得不重新審視AI背后隱藏的數據隱私風險。


      01

      DeepSeek事件：

      數據安全的警鐘長鳴[1]

      Wiz Research團隊發現了一個與DeepSeek相連的可公開訪問的數據庫，該數據庫包含敏感數據，如聊天歷史記錄、后臺數據等敏感信息，并且未設置身份驗證機制或防御機制，對外敞開。（注：截至本文發文之日，該問題已被修復）


      02

      法律視角：

      AI數據隱私的保護現狀


      （一）國內法律框架


      我國高度重視數據隱私保護，近年來出臺了一系列法律法規，構建了較為完善的法律框架。


      《中華人民共和國網絡安全法》：明確規定網絡運營者應當采取技術措施和其他必要措施，保障網絡安全，防止網絡數據泄露或者被竊取、篡改。


      《中華人民共和國數據安全法》：規范數據處理活動，進一步強化數據安全保護義務，要求數據處理者采取相應的技術措施和其他必要措施，保障數據的安全。


      《中華人民共和國個人信息保護法》：這是我國首部專門針對個人信息保護的法律，明確了個人信息處理者的義務，規定了個人信息主體的權利，包括知情權、同意權、刪除權等。


      （二）法律分析


      即使DeepSeek已經修復該安全問題，但該問題也涉及法律風險：


      1.可能違反"最小必要原則"


      允許訪客訪問非必要數據，如同有人拿著萬能鑰匙能打開其他人家門。


      2.缺失安全防護措施


      未部署訪問控制、加密審計等基礎防護，相當于把保險柜鑰匙掛在公司大門。

      03

      AI工具應如何守護我們的數據隱私


      以彼之矛，攻彼之盾，我們向各大AI大模型提出了這個問題，收到的答復如下：

      圖片

      （一）DeepSeek


      1.技術防護層


      （1）零信任架構

      實施持續身份驗證（如FIDO2/生物識別），結合設備指紋與行為分析動態調整權限。例如，ChatGPT通過OAuth 2.0設備授權碼流程限制異常登錄。


      （2）加密技術深化

      端到端加密（E2EE）：確保數據在傳輸、存儲（如AWS S3服務器端加密）及處理（Intel SGX可信執行環境）全程加密。


      同態加密：允許在加密數據上直接運算（如IBM同態加密庫），特別適用于醫療等敏感領域模型訓練。


      （3）數據最小化策略

      采用差分隱私（如Google的RAPPOR算法）向訓練數據添加統計噪聲，在保證模型精度的同時使個體數據不可追溯。蘋果已在iOS中規模化應用該技術。


      2.管理控制層


      （1）訪問控制矩陣

      實施基于屬性的訪問控制（ABAC），結合時間、地理位置、設備狀態等多維度策略。如AWS IAM的Condition元素可實現精細控制。


      （2）審計與監控

      部署SIEM系統（如Splunk）實時分析日志，結合UEBA檢測異常行為。醫療AI公司Owkin采用區塊鏈技術實現不可篡改的操作審計追蹤。


      （3）漏洞管理

      建立SRC（安全應急響應中心），通過模糊測試（如AFL）和靜態代碼分析（Checkmarx）持續發現漏洞。參考微軟AI紅隊對GPT-4的對抗測試機制。


      3.合規與倫理層


      （1）隱私設計

      在系統設計階段嵌入隱私影響評估（PIA），如歐盟EDPB發布的AI隱私指南要求的數據流映射。


      （2）跨境數據傳輸

      采用數據本地化部署或符合Schrems II判決的數據傳輸機制（如歐盟標準合同條款+補充措施）。Salesforce Einstein AI即采用區域化數據中心策略。


      （3）用戶權利保障

      通過API實現《通用數據保護條例》（GDPR）規定的數據可移植性、被遺忘權。例如Twitter的隱私中心提供結構化數據導出功能。


      圖片

      （二）Kimi


      1.技術層面


      數據加密：AI工具應采用先進的加密技術，對傳輸和存儲的數據進行加密處理，確保即使數據被泄露，攻擊者也無法直接讀取。


      訪問控制：嚴格限制數據訪問權限，采用多因素認證、訪問令牌等技術，確保只有經過授權的用戶才能訪問敏感數據。


      數據脫敏：對敏感數據進行脫敏處理，使其在不影響正常使用的情況下，降低數據泄露的風險。


      2.管理層面


      隱私政策透明化：AI工具應制定清晰、透明的隱私政策，明確告知用戶數據的收集、使用、存儲和共享方式，并確保用戶能夠輕松理解和同意。


      定期安全審計：建立定期的安全審計機制，檢查數據訪問和操作記錄，及時發現并處理異常行為。


      用戶控制權：為用戶提供豐富的隱私設置選項，允許用戶控制自己的數據使用方式，并提供用戶訪問和刪除自己數據的途徑。


      3.法律合規層面


      嚴格遵守法律法規：AI工具的開發者和運營者應嚴格遵守我國的《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規，確保數據處理活動的合法性。


      國際合規：對于跨境數據處理活動，應嚴格遵守相關國家和地區的法律法規，如歐盟的GDPR。


      （注：以上內容完全復制AI工具的回答，內容僅供參考）

      04

      作為用戶

      我們該如何保護自己的數據隱私


      在AI吞噬數據的時代，我們的每次點擊都在生成一個個數字腳印，因此我們的每一次點擊都存在隱私泄露的風險。然而，通過謹慎使用AI工具、增強個人信息保護意識以及積極維護自身權益，我們可以在一定程度上保護自己的隱私。


      （一）謹慎使用AI工具


      在使用AI工具之前，務必仔細閱讀其隱私政策，了解數據的收集、使用和共享方式。優先選擇具有良好聲譽、明確隱私政策和嚴格安全措施的AI工具。避免使用來路不明或未經驗證的工具。


      （二）增強個人信息保護意識


      在使用AI工具時，盡量避免輸入過于敏感的個人信息，如真實姓名、身份證號、銀行卡號、家庭住址等。


      （三）積極維護自身權益


      及時反饋問題：如果發現AI工具存在數據隱私問題，如未經授權的數據收集或泄露，應及時向相關監管部門反饋。


      依法維權：當自身數據隱私受到侵害時，應依法維護自身權益，要求侵權方承擔法律責任。

      05

      結 語


      在AI時代，數據隱私保護不僅是技術問題，更是法律問題。AI工具的開發者和運營者應該嚴格遵守法律法規，加強數據安全管理，切實保護用戶的隱私權益。同時，也希望廣大用戶增強數據隱私保護意識，謹慎使用AI工具，積極維護自身權益。


      相關信息出處：


      [1]《DeepSeek 數據庫。。。裸奔。。。百萬敏感數據任人取。。。》，深度學習與NLP，https://mp.weixin.qq.com/s/7Dc9x8iVjrQhDItoLZvE9g

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