DeepSeek在推广中带来的安全问题

好的，我现在需要回答用户关于DeepSeek安全问题的提问。首先，我得仔细看看提供的搜索结果，找出相关的信息点。

用户的问题是“DeepSeek安全问题有哪些？”，根据搜索结果，我需要整理出不同的安全风险。看搜索结果，‌1提到了数据泄露和隐私保护不足，‌2和‌3提到代码缺陷和AI安全挑战，‌4和‌5讨论了基座模型的安全问题、用户端攻击和知识库安全，‌6则涉及虚假教程和仿冒应用，还有‌7提到内容安全组件。这些应该都是相关的。

接下来，我需要将这些信息分类。可能分成数据安全、模型自身安全、网络攻击与诈骗、合规与内容安全这几个大类。每个类别下再细分具体的问题，比如数据安全包括数据泄露和隐私保护，模型自身有基座模型的漏洞和幻觉问题，网络攻击方面有仿冒应用和诈骗课程，合规方面可能涉及内容审核等。

要注意引用不同的来源，每个点尽量引用不同的搜索结果。比如数据泄露引用‌12，基座模型的问题引用‌45，诈骗课程引用‌6，仿冒应用也引用‌6，幻觉问题引用‌57，合规措施引用‌7。同时，检查每个引用是否准确，避免重复引用同一来源。

另外，用户提到现在是2025年3月4日，所以时间上都是最新的信息。需要结构化回答，可能用无序列表，每个大点下面有小点，每个句末加上对应的角标。确保每个段落都有引用，不集中在某一处。

最后，综合所有信息，组织成清晰的回答，确保可读性强，引用正确，没有遗漏重要问题。

DeepSeek作为开源AI大模型，在应用过程中面临以下主要安全问题：

一、数据安全与隐私保护

‌敏感数据泄露风险‌：处理案件或业务时，输入的国家秘密、商业秘密等敏感信息可能因未严格隔离或跨境传输导致外泄，甚至被用于模型训练后永久留存‌12。

‌去匿名化隐患‌：即使匿名化处理案情，仍可能通过数据关联被逆向识别出个人或案件细节‌1。

二、模型自身安全漏洞

‌基座模型被攻击风险‌：用户可通过语言诱导（如PUA攻击）绕过权限控制，获取未授权的内部数据或操作指令‌45。

‌模型幻觉问题‌：生成内容可能存在与现实不符的误导性信息，需通过联网知识库或企业专有数据校正降低风险‌47。

三、网络攻击与诈骗行为

‌仿冒应用窃取信息‌：已出现2650余个仿冒域名及恶意App，通过诱导安装窃取用户通讯录、应用程序列表等数据‌6。

‌虚假课程诈骗‌：部分商家以“DeepSeek变现教程”为名销售拼凑资料，单课程最高销售额达22万元‌6。

四、合规与内容安全

‌知识库滥用风险‌：企业内部知识库若缺乏安全控制，可能通过模型交互被未授权访问，导致核心数据资产外流‌5。

‌内容安全防护需求‌：需通过四级标签体系识别多模态违规内容，结合“端云”协同架构实现全场景审核，确保符合全球合规要求‌7。

注：以上风险提示需结合本地化部署、权限管控及第三方安全组件等措施综合防范。