DeepSeek 通过清晰的文档、技术保障和以用户为中心的控制相结合，确保数据使用方面的透明度。 这种方法侧重于使开发者和用户能够理解数据实践，同时保持问责制。 以下是它在实践中如何运作的。
首先，DeepSeek 提供详细的、公开可访问的文档，概述了如何收集、处理和存储数据。 例如，他们的 API 文档明确说明了哪些类型的用户输入会被记录，日志保留多长时间，以及在什么情况下数据可能会与第三方共享。 此文档受到版本控制，并随着系统更改一起更新，确保开发者可以通过 GitHub 等平台或专用版本说明跟踪更新。 具体示例包括将用于模型训练的数据与操作日志分开标记，以及为不同的数据类别定义严格的保留期限（例如，调试日志 30 天，用于训练数据的匿名存储）。
其次，技术保障在基础设施层面强制执行透明度。 通过基于角色的权限限制对原始数据的访问，并使用审计日志跟踪每次交互。 例如，工程师必须使用多因素身份验证，并通过内部工单系统证明访问的合理性，然后才能查询生产数据库。 在预处理期间应用数据匿名化技术（如令牌化或差分隐私）——例如，在使用 SHA-256 对数据集进行模型训练之前，用哈希标识符替换个人身份信息 (PII)。 这些措施已在基础设施即代码模板中进行编纂，允许开发者通过 Terraform 或 Kubernetes 清单等工具检查和验证数据处理工作流程。
最后，DeepSeek 提供了用户和开发者可以直接监控数据使用情况的工具。 用户可以通过自助服务门户提交数据访问请求，以查看存储的信息，或者通过 API 标志选择退出特定数据收集（例如，请求标头中的 opt_out=training）。 集成 DeepSeek API 的开发者可以精细控制数据保留设置，例如配置在七天后自动删除推理日志。 季度发布的透明度报告重点介绍了汇总的数据使用统计信息，包括已满足的访问请求数量和应用的匿名化方法。 对于关键问题，公共漏洞赏金计划允许外部研究人员审核和报告数据处理过程中的潜在漏洞，从而进一步加强问责制。