最近，總有吃瓜群眾問：通過API的方式，來調(diào)用市面上各種DeepSeek服務(wù)，到底安全不安全，會不會造成隱私或者數(shù)據(jù)泄露？
先說結(jié)論：不安全！
無論是通過API還是通過網(wǎng)頁版，或者各種APP客戶端，都存在一定的安全風(fēng)險(xiǎn)。
具體存在哪些風(fēng)險(xiǎn)呢？
首先明確一點(diǎn)，當(dāng)通過API或者WEB/APP使用大模型服務(wù)的時(shí)候，你的Prompt信息（輸入的文本、問題、指令，提交的圖片或者文檔等等），都會被傳送到公網(wǎng)和云端服務(wù)器。
那么以下環(huán)節(jié)，就可能存在風(fēng)險(xiǎn)↓
1、數(shù)據(jù)傳輸風(fēng)險(xiǎn)
當(dāng)你通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端API時(shí)（網(wǎng)頁版也一樣），如果這個(gè)鏈接不是HTTPS加密的，那么，你就要小心了，數(shù)據(jù)可能會被攔截或竊聽。
當(dāng)然，絕大多數(shù)正規(guī)服務(wù)提供商都會默認(rèn)使用加密傳輸，但是，也不排除某些草臺班子搞出“超綱”的操作。（尤其要注意某些山寨的或者廉價(jià)的服務(wù)商）
2、服務(wù)提供商的隱私政策與存儲策略
用戶提交到服務(wù)器端的數(shù)據(jù)，在大模型完成推理任務(wù)后，這些數(shù)據(jù)默認(rèn)會被“短暫保存”，主要用于日志、合規(guī)審計(jì)、服務(wù)優(yōu)化等目的（這是作為服務(wù)商必須的，也是合理正當(dāng)?shù)模?/p>
但不排除數(shù)據(jù)會被長期保存，并被用于訓(xùn)練，這需要看不同服務(wù)商的隱私政策。
所以，大家在使用注冊使用服務(wù)的時(shí)候，一定要仔細(xì)看用戶協(xié)議和隱私政策，確認(rèn)數(shù)據(jù)是否會被存儲、如何存儲、存儲多久，以及數(shù)據(jù)是否會被使用。
比如DeepSeek官方API的用戶協(xié)議，是這樣寫的↓
這是另外一家第三方API提供商的協(xié)議，明確說明不會訪問和使用。
當(dāng)然因?yàn)檫@是一家純純的第三方，并沒有自家的模型，所以不拿數(shù)據(jù)去訓(xùn)練也是理所應(yīng)答的。↓
我們再看ChatGPT的協(xié)議，就很霸道了。
明確說了會將數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，不過他們也給了一個(gè)可選的通道，允許用戶禁止自己的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練。
當(dāng)然，對于商業(yè)用戶，OpenAI默認(rèn)不會把他們的數(shù)據(jù)拿去訓(xùn)練。
不管協(xié)議怎么約定，數(shù)據(jù)在別人手里，總還是讓人覺得不妥帖的。
與本地部署的模型相比，云端API意味著你無法完全控制數(shù)據(jù)的處理環(huán)境，你必須依賴服務(wù)提供商的承諾和能力來保護(hù)數(shù)據(jù)。
3. 大模型服務(wù)商自身的安全能力
即使API服務(wù)商“一心向善”，恪守不碰數(shù)據(jù)的原則。
但如果他們安全能力不足（比如服務(wù)器被黑客攻擊），你的數(shù)據(jù)仍然會面臨泄露風(fēng)險(xiǎn)。
選擇有良好聲譽(yù)、技術(shù)實(shí)力雄厚、具備強(qiáng)大安全認(rèn)證（如ISO 27001）的提供商可以降低這種風(fēng)險(xiǎn)。
4. 本地RAG知識庫的數(shù)據(jù)泄露
還有一種典型的應(yīng)用場景，那就是在調(diào)用API的同時(shí)，本地部署了知識庫做RAG。
有小伙伴問：本地的知識庫會被傳輸?shù)皆贫藛幔?/strong>
我們先來看一下完整的數(shù)據(jù)交互流程，由于增加了RAG，整個(gè)流程多了兩步。
通過這個(gè)流程可見，本地知識庫在使用過程中，并不會被完整上傳到云端。
但是與用戶問題最相關(guān)知識片段，會被上傳、存儲。
所以，使用RAG，不僅當(dāng)前提交的內(nèi)容有泄露風(fēng)險(xiǎn)，本地知識庫也會泄露，知識庫中要避免存儲敏感信息（隱私數(shù)據(jù)、商業(yè)機(jī)密）。
總的來說，調(diào)用云端大模型API服務(wù)確實(shí)有一定的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，如果有嚴(yán)苛的合規(guī)要求和數(shù)據(jù)安全需求，建議選擇以下方案↓
1、完全本地化部署：一體機(jī)、本地化集群、專屬云等，犧牲靈活性和成本來換安全。
2、云上專屬模型部署：選擇可靠的、有數(shù)據(jù)安全背書的AI Infra服務(wù)商，部署專屬模型。
3、如必須調(diào)用API，則增加數(shù)據(jù)脫敏措施，避免提交敏感數(shù)據(jù)，或者在知識庫中存放敏感數(shù)據(jù)。
當(dāng)然，本地化部署并不一定就比云上安全，這取決于本地的安全防護(hù)能力、運(yùn)維水平和安全意識。
就好比，把錢放在家里未必比放在銀行保險(xiǎn)柜安全。
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