2025 年 1 月，DeepSeek在全球发布仅一周内便遭遇了一系列复杂的网络攻击。目睹该事件的连锁反应后，构建开源 AI 模型与平台的机构正重新审视其安全策略。安全研究人员指出，此次攻击包含精心组织的 "越狱"(jailbreaking)和分布式拒绝服务(DDoS)攻击，暴露出开源平台成为攻击目标的速度之快。

此次事件揭示了一个风险：当开放访问与不断进化的复杂威胁环境碰撞时，尤其当这些开源模型与商业化的专有模型形成竞争时，危险便会显现。对于倡导透明度与协作的开发者而言，这是一记警钟 —— 必须强化 AI 开发流程的每一个安全层级。

一、DeepSeek事件的警示

作为 AI 领域的知名企业，DeepSeek成为了攻击者的目标，后者利用技术绕过了传统防护措施。尽管细节仍在披露中，但该事件凸显了一个紧迫的现实：当开源模型的能力与付费专有版本相匹敌时，它们就会成为诱人的攻击目标。攻击者可能利用从提示词越狱、数据投毒到模型反演攻击(揭示敏感训练数据)等各类漏洞。

此类攻击的影响不仅限于财务损失或声誉损害 —— 它动摇了支撑开源创新的信任基础。开发这些模型的机构必须主动出击，确保在开发的每个阶段都嵌入强大的安全实践。

二、开源 AI 的双刃剑属性

开源 AI 平台实现了访问民主化并推动快速创新，但其开放性也为滥用创造了机会。几个关键漏洞包括：

· 提示词越狱技术：精心设计的提示词或漏洞可绕过安全协议，导致意外或有害的输出。

· 数据投毒与后门：训练数据中的恶意篡改可能引入隐藏功能，将开源模型变为 "特洛伊木马"。

· 对抗性攻击：细微的输入操纵可能引发模型行为的显著偏差 —— 这些变化人眼难以察觉，但实际影响可能是灾难性的。

这些风险要求我们树立 "安全优先" 的思维。开发者必须采取策略，不仅保护知识产权，还要守护终端用户与敏感数据。

三、构建强大的防御策略

若要保护开源 AI 系统，安全必须融入每个开发阶段的核心：

1. 整合安全设计原则：从数据收集到模型部署，实施可预见潜在漏洞的实践。可考虑安全多方计算、同态加密和差分隐私等技术，确保数据在处理过程中仍保持机密性。

2. 实施严格的访问控制：基于属性的访问控制系统可增加一层细粒度管理，确保只有授权人员和系统能访问 AI 平台的关键组件。

3. 定期开展红队演练：模拟对抗性攻击可帮助在漏洞被利用前发现弱点，这种前瞻性测试应成为 AI 开发生命周期中的常规操作。

4. 维护数据卫生：采用数据最小化策略，限制敏感信息的收集与存储。当数据不再需要时，确保安全处置以减少暴露风险。

5. 部署透明的发布机制：自动化的安全发布流程和模型权重验证可帮助维护清晰的审计轨迹，这对内部安全和遵守新兴法规均至关重要。