A DeepSeek, egy kínai AI induló vállalkozás, a közelmúltban jelentős biztonsági problémával szembesült, amikor felfedezték egy nyilvánosan elérhető kattintási house adatbázist, amely érzékeny információkat, beleértve a csevegési előzményeket, a háttér -adatokat, a naplóáramokat, az API -titkokat és az operatív részleteket fedezte fel [1] [3]. Ez az esemény kiemeli az érzékeny adatok kezelésével kapcsolatos lehetséges kockázatokat AI környezetben. Míg a Deepseek gyorsan foglalkozott a sebezhetőséggel az adatbázishoz való nyilvános hozzáférés korlátozásával, az esemény hangsúlyozza a bizalmas információk védelme érdekében robusztus biztonsági intézkedések szükségességét [3].
Általánosságban elmondható, hogy az olyan AI vállalatok, mint például a DeepSeek, az érzékeny információkat kezelik a rendszerükön belüli tárolással és feldolgozással. A legutóbbi adatbázis -szivárgás azonban azt mutatja, hogy megfelelő biztonsági protokollok nélkül az ilyen adatok feltárhatók. A szervezetek számára elengedhetetlen annak biztosítása, hogy az általuk használt AI szolgáltatások erőteljes biztonsági intézkedésekkel rendelkezzenek az érzékeny adatok védelme érdekében [1] [3].
Az érzékeny vagy bizalmas információk biztonságos kezeléséhez elengedhetetlen olyan módszerek alkalmazása, mint a titkosítás, az anonimizálás és a biztonságos adattárolás. A szervezeteknek a szigorú hozzáférés -ellenőrzéseket is be kell hajtaniuk, és rendszereiket rendszeresen figyelemmel kell kísérniük a potenciális sebezhetőségek szempontjából [5] [6]. Az AI szolgáltatásokkal összefüggésben a vállalatoknak fontolóra kell venniük az AI eszközök belső vagy vállalati verzióinak használatát az érzékeny adatok feletti ellenőrzés fenntartása érdekében [2].
Idézetek:[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-expose-database/
[4] https://vertabelo.com/blog/security-approches-in-data-modeling-2-kezling-sensitive-data-in-your-data-modeling/
[5] https://www.linkedin.com/advice/0/how-can-you-effective-sensle-sensitive-confidential
[6] https://www.redactable.com/blog/how-tohle-sensitive-information-or-Records-Securly
[7] http://data.nsw.gov.au/nsw-government-information-classification-labelling-andling-guidelines/handling-sensitive-information
[8] https://www1.udel.edu/security/data/confidentialy.html