Deepseek, chiński start -upa AI, niedawno spotkał się z znaczącym problemem bezpieczeństwa, gdy odkryto publicznie dostępną bazę danych Clickhouse, ujawniając poufne informacje, w tym historię czatu, dane zaplecza, strumienie dzienników, tajemnice interfejsu API i szczegóły operacyjne [1] [3]. Ten incydent podkreśla potencjalne ryzyko związane z obsługą poufnych danych w środowiskach AI. Podczas gdy Deepseek szybko zajął się podatnością na podatność, ograniczając publiczny dostęp do bazy danych, incydent podkreśla potrzebę solidnych środków bezpieczeństwa w celu ochrony poufnych informacji [3].
Ogólnie rzecz biorąc, firmy AI, takie jak DeepSeek, obsługują poufne informacje, przechowując i przetwarzając je w swoich systemach. Jednak niedawny wyciek bazy danych pokazuje, że bez odpowiednich protokołów bezpieczeństwa takie dane można ujawnić. Kluczowe jest dla organizacji, aby zapewnić, że każda usługa AI, którą używają, miały solidne środki bezpieczeństwa w celu ochrony wrażliwych danych [1] [3].
W celu bezpiecznego obsługi wrażliwych lub poufnych informacji niezbędne jest stosowanie metod takich jak szyfrowanie, anonimizacja i bezpieczne przechowywanie danych. Organizacje powinny również wdrażać ścisłe kontrole dostępu i regularnie monitorować swoje systemy pod kątem potencjalnych luk w zabezpieczeniach [5] [6]. W kontekście usług AI firmy powinny rozważyć korzystanie z wewnętrznych lub przedsiębiorstw narzędzi AI w celu utrzymania kontroli nad wrażliwymi danymi [2].
Cytaty:[1] https://www.wiz.io/blog/wiz-research-uncovers-exposed-deepseek-database leak
[2] https://www.reddit.com/r/chatgpt/comments/13sx0np/why_does_no_one_here_seem_to_acknowledge_that/
[3] https://www.infoq.com/news/2025/02/deepsek-exposed-database/
[4] https://vertabelo.com/blog/security-approaches-in-data-modeling-part-2-fensivitive-data-in-your-data-modeling/
[5] https://www.linkedin.com/advice/0/how-can-you-effectively-uchwyt-sensive-confonfidential
[6] https://www.redactable.com/blog/how-to-to-uchwyt-sensiveTive-information-or-Records-Securely
[7] http://data.nsw.gov.au/nsw-government-information-classification-labelling-anding-guidelines/handling-sensiveive-information
[8] https://www1.udel.edu/security/data/confidentibition.html