DeepSeek 等大模型崛起,数据安全面临的挑战与破局
摘要
随着以DeepSeek为代表的大模型技术快速发展,单位部署内部AI系统时面临严峻的数据安全挑战。本文聚焦数据泄露风险,系统分析了数据采集、存储、训练及应用全生命周期的安全隐患,包括第三方数据污染、分布式存储漏洞、API接口攻击等新型威胁。研究提出“技术防护+管理优化”双轮驱动的破局路径:技术层面采用同态加密、联邦学习等前沿技术,构建零信任架构与AI增强的威胁检测体系;管理层面建立数据分类分级制度,完善合规审计机制,并通过“三员分立”制度强化人员管控。结合DeepSeek等标杆企业的实践案例,验证了该策略的有效性。研究结果表明,需通过动态自适应安全框架实现数据安全防护的闭环管理,为大模型时代的数据安全提供系统性解决方案。
关键词
数据安全;大模型;数据泄露防范
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作者简介:李秋(1990.09),男,汉族,云南玉溪人,中级职称,本科,研究方向为广播电视监测监管、网络安全。
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