DeepSeek의 오픈 소스 특성은 데이터 개인 정보 및 보안에 크게 영향을 미쳐 장점과 과제를 모두 제시합니다.
데이터 개인 정보 보호를위한 오픈 소스의 장점 **
1. 데이터 제어 : DeepSeek을 사용하는 조직은 온-프레미스 또는 프라이빗 클라우드 환경에 모델을 배포 할 수 있습니다. 이를 통해 공급 업체 잠금없이 개인 정보 및 보안 프로토콜을 사용자 정의하여 GDPR 및 CCPA와 같은 규정 준수를 보장 할 수 있습니다 [2].
2. 투명성 : 오픈 소스 모델을 통해 사용자는 소스 코드를 검사하고 수정하여 이해 관계자 간의 신뢰를 조성 할 수 있습니다. 이 투명성은 모델 내에서 편향 또는 보안 취약점을 식별하여 윤리적 AI 사용을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다 [3] [5].
3. 커뮤니티 협업 : 오픈 소스 프로젝트는 연구원과 개발자 간의 글로벌 협업을 장려하여 모델의 성능 및 보안 조치를 지속적으로 개선하게됩니다 [3] [6].
도전 및 위험 **
1. 오용 가능성 : 오픈 소스 모델은 AI 기술에 대한 접근을 민주화하지만 악의적 인 응용 프로그램에 대한 우려도 제기합니다. DeepSeek은 정보를 얻을 수 있도록 악용되거나 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 중대한 위험을 초래할 수있는 정보 캠페인 또는 자동화 된 피싱 도구를 만들 수 있습니다 [3] [4].
2. 데이터 수집 관행 : DeepSeek와 관련된 데이터 수집 정책에 관한 우려가 있습니다. 보고서에 따르면 Keystroke 패턴 및 장치 식별자와 같은 민감한 정보를 수집하는 것으로 나타 났으며, 이는 미국과 비교하여 개인 정보 보호법이 다른 환경에있는 중국의 서버에 저장됩니다 [4]. 이는 사용자 데이터를 처리하고 보호하는 방법에 대한 경보를 높입니다.
3. 익명화 위험 : 모델의 대규모 데이터 세트를 처리하는 능력은 익명화 된 데이터조차도 표명화되어 개인의 신원과 활동을 노출시킬 수 있음을 의미합니다. 이는 개인 개인 정보에 직접적인 위협이되며 의료 및 금융과 같은 민감한 부문에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다 [1].
결론**
DeepSeek의 오픈 소스 프레임 워크는 투명성 및 데이터 제어 측면에서 중요한 이점을 제공하여 개인 정보 보호 규정에 대한 신뢰 및 준수를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 엄격한 거버넌스 프레임 워크 및 윤리적 지침을 통해 해결 해야하는 오용 및 데이터 처리 관행과 관련된 심각한 위험을 도입합니다. 조직이 DeepSeek을 채택함에 따라 이러한 장점의 남용 가능성에 대한 균형을 유지해야하며 민감한 정보를 보호하기 위해 강력한 메커니즘이 마련되었습니다.
인용 :[1] https://www.biometricupdate.com/202501/chinas-deepseek-ai-poses-formidable-cyber-privacy- 위협
[2] https://geekyants.com/blog/deepseek-r1-vs-openais-o1 the-open-source-surce-raising-the-bar
[3] https://iartificial.blog/en/aplicaciones/deepseek-r1-el-modelo-open-source-cime-compite-cara-a-cara-los-gigantes-de-la-ia/
[4] https://www.youtube.com/watch?v=ihxslhedrla
[5] https://www.onesafe.io/blog/deepseek-ai-impact-fintech-crypto
[6] https://geopoliticsunplugged.substack.com/p/deepseek-vs-us-ai-the-open-source
[7] https://www.reddit.com/r/privacy/comments/1ibakfg/deepseek_ai/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-ai-game-changer-open-source-source-cybersecurity-sword-jason-rowe-nbmbe
[9] https://www.deepseek.com