DeepSeek 通过技术方法和结构化流程相结合的方式处理数据匿名化，旨在保护用户隐私，同时保持数据的效用。该方法侧重于从数据集中删除或混淆个人身份信息 (PII) 和敏感细节。 例如，数据掩码和假名化等技术用于将直接标识符（例如，姓名、电子邮件地址）替换为随机化的令牌或别名。在必须保留原始数据用于模型训练的情况下，电话号码或社会安全号码等字段可能会被哈希或部分编辑（例如，仅保留后四位数字）。这确保即使数据被意外访问，也无法追溯到个人。
为了确保一致性，DeepSeek 实施自动化流水线，在数据摄取和预处理期间应用匿名化规则。这些流水线使用预定义的模式来检测和转换敏感信息。例如，正则表达式可能会识别电子邮件地址，并将域名替换为占位符（例如，“user@example.com”变为“user@[已编辑]”）。 此外，在某些情况下会采用合成数据生成，即模型创建模拟真实数据模式但不包含实际用户信息的虚假数据集。使用这些数据集的开发人员可以测试功能或训练模型，而不会有暴露敏感细节的风险。访问控制也很严格：原始数据仅限于隔离的环境，并且匿名数据集会被版本化和审计以跟踪更改。
DeepSeek 通过差分隐私和聚合进一步加强匿名化。对于分析任务，数据通常被聚合以防止个人识别——例如，报告平均使用指标而不是用户特定的日志。在机器学习中，差分隐私技术会向数据集或模型输出添加受控噪声，从而在统计上不可能逆向工程个人条目。例如，推荐模型可能会在训练期间加入噪声，以模糊任何单个用户数据的影响。这些方法会定期审查和更新，以应对新兴威胁，确保符合 GDPR 等法规。通过将分层技术保护措施与严格的流程控制相结合，DeepSeek 平衡了数据效用和隐私，使开发人员能够在最大限度地降低风险的同时有效地工作。