如何正确使用 DeepSeek？

作者: 薮猫科技发布时间: 3/6/2025

“如何有效防止敏感数据被上传到 DeepSeek？如果有人尝试通过截图等方式上传，企业可以采取哪些措施？”

“如果员工私自上传公司机密数据到 DeepSeek，这些数据是否会被存储或用于训练？”

“谁什时候上传了什么文件到 DeepSeek，是否能支持审计？”

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新年至今，DeepSeek 频频“破圈”，“热搜”席卷全球。作为国产大模型的代表，DeepSeek 凭借其强大的功能和易用性，成为各行各业的“宠儿”。从政府部门到金融、医疗、制造等领域，纷纷引入并部署 DeepSeek，以提升工作效率和决策能力。

然而，此番热潮之下，逐渐暴露出一个严重问题：在使用 DeepSeek 提高工作效率的过程中，员工可能在不经意间泄露大量企业的内部敏感数据。例如，将公司的源代码上传至 DeepSeek 进行调试，或将内部机密报告提交至 DeepSeek 生成总结。

根据薮猫科技的观察与实践，广泛使用的方式有：1. 通过浏览器访问 DeepSeek 及其衍生的第三方 AI 应用；2. IM 工具集成的机器人。其中，IM 工具中的 DeepSeek 机器人主要是使用 Web 浏览器或者剪贴板（应该没有人手敲数据的吧）进行数据的传输。

面对 DeepSeek 可能引发的安全问题，薮猫科技推出的青骓 DDR，以智能分类、精准拦截和灵活策略响应，构建 AI 时代的企业级数据防护体系，确保企业数据安全可控。

基于青骓 DDR 的智能数据分类分级能力，企业可针对不同重要等级的数据采取与之匹配的响应措施。

例如：针对 L1（公开数据）这类普通文件可允许员工上传至 DeepSeek，提高 AI 应用的利用率；而像 L5（高机密文件），如红头文件、设计图纸等敏感数据，可配置审批流程或直接阻断，确保数据不被随意上传。

灵活可配置的响应策略：根据企业办公安全标准，青骓 DDR 提供包括但不限于阻断访问、审批后访问、弹窗警示在内的多种防护功能，及时提醒、发现、阻止企业数据泄露风险。
全面支持多种文件类型：支持对 Word、PDF、图片等常见文件格式进行安全管理，避免敏感信息通过浏览器泄露。

“那员工不拖拉拽文件，而是从 L5 文件中复制了重要的机密数据到 DeepSeek 呢？”

青骓 DDR 支持截图与文字内容监控，精准识别并拦截敏感信息的复制与粘贴行为。

例如，当用户从机密文件中复制一段核心内容并尝试上传至 DeepSeek，系统将及时识别并进行对应的响应动作，确保敏感数据不经无意或恶意操作泄露。

同样可以根据数据重要程度，灵活高效地配置响应策略。

青骓 DDR 凭借全生命周期数据检测技术，精准记录数据的动态，包括但不限于生成、复制、流转、外发等操作，全面记录员工与数据的交互行为，帮助企业精准追溯数据流向，提供可视化安全审计和合规性支持。

例如：谁在何时通过何种方式将数据上传至 DeepSeek？上传了哪些数据？是否涉及高敏感信息？

“是不是私有化部署 DeepSeek 就可以解决数据泄露问题？ ”

确实，私有化部署 DeepSeek 确实可以降低外部数据泄露的风险，但其高昂的成本使许多企业难以承受。相比 SaaS，私有化部署不仅需要一次性的大量资金投入，还伴随长期的运维、升级和安全管理成本。

此外，受预算和资源限制，大多数企业只能部署功能受限的本地轻量化 AI 模型，这类“精简版”模型在响应质量和知识库更新速度上往往存在滞后，难以满足员工的高效工作需求，促使他们转向更智能的互联网版 DeepSeek 等公共 AI 工具，增加数据泄露风险。

“除了数据泄露，DeepSeek 还存在哪些新安全挑战？ ”

DeepSeek 的安全问题远不止数据泄露，随着 AI 应用场景的不断拓展，新的安全风险正逐步浮现：

这些挑战表明，企业不能仅关注效率提升，还需从全局安全视角评估 DeepSeek 的应用，并构建 AI 时代的数据安全新范式。

企业如何在 AI 时代保障数据安全？如何在高效与合规之间找到最佳平衡？如何构建 AI 数据治理体系？这些问题值得企业、数据安全专家、行业从业者共同探讨。

📢 在你的企业安全管理中，AI 工具的使用带来了哪些挑战？你最关注哪些安全风险？欢迎与我们交流，一起探讨 AI 时代的数据安全实践！

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