Prywatność danych dla AI DeepSeek różni się znacznie między hostingiem lokalnym i chmurowym, głównie ze względu na kontrolę nad przechowywaniem danych i dostępem.
lokalne hosting
** Kontrola danych i bezpieczeństwo: hosting lokalny pozwala przedsiębiorstwom na utrzymanie pełnej kontroli nad swoimi danymi. Deepseek Enterprise, po wdrożeniu lokalnym, zapewnia, że całe przetwarzanie AI występuje w infrastrukturze firmy, eliminując ryzyko ekspozycji danych na usługi stron trzecich [1]. Ta konfiguracja zapewnia pełną suwerenność danych, co oznacza, że przedsiębiorstwo zachowuje pełną własność i kontrolę nad swoimi danymi, co jest kluczowe dla zgodności z różnymi ramami regulacyjnymi, takimi jak RODPR i Chin's Cybersecurity Law [1].
** Kontrole dostępu oparte na roli: Wdrożenia lokalne często obejmują zaawansowane kontrole dostępu oparte na role, które uniemożliwiają nieautoryzowany dostęp do poufnych danych. To ziarniste zarządzanie dostępem zapewnia, że tylko upoważniony personel może wchodzić w interakcje z modelami i danymi AI [1].
** Zgodność i zarządzanie: lokalne hosting ułatwia lepszą zgodność z politykami wewnętrznymi i przepisami zewnętrznymi poprzez monitorowanie w czasie rzeczywistym i rejestrowanie audytu. Zapewnia to, że wszystkie działania AI są śledzone i dostosowane do standardów bezpieczeństwa Enterprise [1].
chmur hosting
** Pamięć i dostęp do danych: Gdy DeepSeek jest hostowany w chmurze, dane są zwykle przechowywane na serwerach zarządzanych przez dostawców usług w chmurze. Ta konfiguracja może budzić obawy dotyczące prywatności danych, zwłaszcza jeśli serwery znajdują się w jurysdykcjach z różnymi przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak Chiny [3] [7]. Polityka prywatności Deepseek wyraźnie stwierdza, że dane użytkownika są przechowywane na serwerach w Chinach, co może poddać dane chińskim przepisom dotyczącym bezpieczeństwa cybernetycznego, potencjalnie umożliwiając dostęp rządu [2] [3].
** Ryzyka bezpieczeństwa: hosting w chmurze zwiększa ryzyko naruszenia danych i nieautoryzowanego dostępu, ponieważ dane są przesyłane przez sieci i przechowywane na serwerach, które mogą być narażone na zagrożenia cybernetyczne. Podczas gdy dostawcy chmur często wdrażają solidne środki bezpieczeństwa, ryzyko pozostaje, szczególnie jeśli infrastruktura w chmurze nie jest odpowiednio zabezpieczona [4].
** Brak bezpośredniej kontroli: w hostingu w chmurze przedsiębiorstwa mają mniejszą bezpośrednią kontrolę nad swoimi danymi w porównaniu z wdrożeniami lokalizacyjnymi. Dane są zarządzane przez zewnętrznych dostawców, co może prowadzić do problemów z suwerennością danych i zgodnością z określonymi wymogami regulacyjnymi [4].
Dostosowywanie i prywatność
Deepseek pozwala na dostosowywanie i samowystarczalność, które mogą złagodzić niektóre ryzyko prywatności związane z hostingiem w chmurze. Konfigurując DeepSeek na serwerze lokalnym lub prywatnym, użytkownicy mogą zapewnić, że ich dane pozostają prywatne i nie są przesyłane na serwery zewnętrzne [10]. Podejście to zapewnia elastyczność i kontrolę nad prywatnością danych, co czyni go szczególnie atrakcyjnym dla organizacji obsługujących poufne informacje [10].
Podsumowując, lokalne hosting oferuje doskonałą prywatność i kontrolę danych dla Deepseek AI, podczas gdy hosting w chmurze może wprowadzić dodatkowe ryzyko z powodu przechowywania danych w jurysdykcjach innych firm i zmniejszonej bezpośredniej kontroli nad zarządzaniem danymi.
Cytaty:
[1] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-onpremise
[2] https://www.zdnet.com/article/what-is-deepseek-ai-is-it-safe-heres-everthing-you-need-to-know/
[3] https://www.securitymagazine.com/articles/101374-dangers-of-deepseeks-privacy-policy-data-risks-in-the-age-of-ai
[4] https://www.sentinelone.com/cybersecurity-101/cloud-security/cloud-vs-on-premise-security/
[5] https://www.glideappps.com/news/deepseek-reshaping-bloud-cost-dynamics-imran-sheikh-abu-dhabi-media
[6] https://contabo.com/en-us/hosted-deepseek-ai-enterprise-bloud/
[7] https://cybermagazine.com/articles/what-does-deepseeks-cyber-attack-mean-for-data-provacy
[8] https://www.linkedin.com/pulse/ai-terms-service-exposed-how-deepseek-other-platforms-mitch-jackson-upUJC
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-bloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison
[10] https://noduslabs.com/featured/make-deepseek-ai-private/
[11] https://blog.theori.io/deepseek-security-rivacy-and-governance-hidden-riss-in-open-source-ai-125958db9d93
[12] https://krebsonsecurity.com/2025/02/experts-flag-security-privacy-risks-in-deepseek-ai-app/