DeepSeek 采用多层方法来防止数据泄露，侧重于加密、访问控制和持续监控。 这些措施旨在保护从存储到传输的每个阶段的敏感数据，同时确保只有授权用户才能与关键系统交互。 这些策略基于行业标准实践，并进行调整以应对 AI 开发和数据处理中的特定风险。
首先，DeepSeek 通过强大的加密和安全存储实践来保护数据。 系统之间传输的所有数据都使用 TLS 1.2 或更高版本，从而确保传输过程中的端到端保护。 对于静态数据，AES-256 加密应用于数据库和存储系统，这被广泛认为是抵御暴力攻击的有效方法。 加密密钥使用专用密钥管理服务 (KMS) 进行管理，并存储在硬件安全模块 (HSM) 中，以防止未经授权的访问。 例如，密钥每 90 天自动轮换一次，并且访问 KMS 需要严格的身份验证，从而降低了密钥泄露的风险。 这种分层加密策略确保即使其他防御措施被绕过，数据仍能受到保护。
其次，严格的访问控制限制了谁可以与敏感系统和数据交互。 DeepSeek 使用基于角色的访问控制 (RBAC) 来实施最小权限原则，确保开发人员和工程师仅拥有其任务所需的权限。 访问关键基础设施（如云管理控制台或内部工具）时，必须进行多因素身份验证 (MFA)。 每周审核访问日志以检测异常，例如意外的登录尝试或权限提升。 例如，当员工的角色发生变化或离开组织时，自动化系统会立即撤销访问权限，从而防止权限残留。 诸如 AWS IAM 之类的工具被配置为强制执行精细策略，例如在特定时间内将数据库管理员访问权限限制为预定义的 IP 范围。
最后，DeepSeek 实施主动监控和事件响应协议。 入侵检测系统 (IDS) 和安全信息和事件管理 (SIEM) 工具实时分析网络流量和日志，标记可疑模式，例如重复失败的登录尝试或异常数据导出。 第三方公司会定期进行渗透测试和漏洞扫描，以识别 API 或应用程序代码中的弱点。 例如，一次模拟的网络钓鱼活动揭示了员工意识方面的差距，从而导致了有针对性的培训课程。 事件响应计划概述了遏制、调查和沟通的步骤，并进行季度演练以确保团队能够迅速采取行动。 这种自动化检测和人工专业知识的结合最大限度地减少了潜在漏洞的影响。