2025 年 1 月，DeepSeek在全球發布僅一周內便遭遇了一系列復雜的網絡攻擊。目睹該事件的連鎖反應后，構建開源 AI 模型與平臺的機構正重新審視其安全策略。安全研究人員指出，此次攻擊包含精心組織的 "越獄"(jailbreaking)和分布式拒絕服務(DDoS)攻擊，暴露出開源平臺成為攻擊目標的速度之快。

此次事件揭示了一個風險：當開放訪問與不斷進化的復雜威脅環境碰撞時，尤其當這些開源模型與商業化的專有模型形成競爭時，危險便會顯現。對于倡導透明度與協作的開發者而言，這是一記警鐘 —— 必須強化 AI 開發流程的每一個安全層級。

一、DeepSeek事件的警示

作為 AI 領域的知名企業，DeepSeek成為了攻擊者的目標，后者利用技術繞過了傳統防護措施。盡管細節仍在披露中，但該事件凸顯了一個緊迫的現實：當開源模型的能力與付費專有版本相匹敵時，它們就會成為誘人的攻擊目標。攻擊者可能利用從提示詞越獄、數據投毒到模型反演攻擊(揭示敏感訓練數據)等各類漏洞。

此類攻擊的影響不僅限于財務損失或聲譽損害 —— 它動搖了支撐開源創新的信任基礎。開發這些模型的機構必須主動出擊，確保在開發的每個階段都嵌入強大的安全實踐。

二、開源 AI 的雙刃劍屬性

開源 AI 平臺實現了訪問民主化并推動快速創新，但其開放性也為濫用創造了機會。幾個關鍵漏洞包括：

· 提示詞越獄技術：精心設計的提示詞或漏洞可繞過安全協議，導致意外或有害的輸出。

· 數據投毒與后門：訓練數據中的惡意篡改可能引入隱藏功能，將開源模型變為 "特洛伊木馬"。

· 對抗性攻擊：細微的輸入操縱可能引發模型行為的顯著偏差 —— 這些變化人眼難以察覺，但實際影響可能是災難性的。

這些風險要求我們樹立 "安全優先" 的思維。開發者必須采取策略，不僅保護知識產權，還要守護終端用戶與敏感數據。

三、構建強大的防御策略

若要保護開源 AI 系統，安全必須融入每個開發階段的核心：

1. 整合安全設計原則：從數據收集到模型部署，實施可預見潛在漏洞的實踐。可考慮安全多方計算、同態加密和差分隱私等技術，確保數據在處理過程中仍保持機密性。

2. 實施嚴格的訪問控制：基于屬性的訪問控制系統可增加一層細粒度管理，確保只有授權人員和系統能訪問 AI 平臺的關鍵組件。

3. 定期開展紅隊演練：模擬對抗性攻擊可幫助在漏洞被利用前發現弱點，這種前瞻性測試應成為 AI 開發生命周期中的常規操作。

4. 維護數據衛生：采用數據最小化策略，限制敏感信息的收集與存儲。當數據不再需要時，確保安全處置以減少暴露風險。

5. 部署透明的發布機制：自動化的安全發布流程和模型權重驗證可幫助維護清晰的審計軌跡，這對內部安全和遵守新興法規均至關重要。