DeepSeek обеспечивает суверенитет данных в локальных развертываниях посредством нескольких ключевых стратегий, что делает его привлекательным вариантом для предприятий, которые определяют приоритет контроля и соответствия данных.
Полное владение данными и контроль
DeepSeek позволяет предприятиям полностью развернуть свои модели ИИ в своей собственной инфраструктуре, что означает, что вся обработка ИИ происходит локально, не полагаясь на облачные сервисы. Этот подход гарантирует, что конфиденциальные данные никогда не покидают помещения компании, тем самым устраняя экспозицию сторонних рисков и поддержание полного контроля над обработкой и хранением данных [1] [7].
Контроль доступа на основе ролей
Для дальнейшего повышения безопасности данных DeepSeek реализует строгие элементы управления доступа на основе ролей (RBAC). Эта передовая система управления разрешениями предотвращает несанкционированный доступ к конфиденциальным данным, ограничивая доступ на основе ролей и отделов пользователей. Это гарантирует, что только уполномоченный персонал может взаимодействовать или управлять моделями ИИ и связанными с ними данных [1].
Соответствие нормативным рамкам
Рукоятное развертывание DeepSeek предварительно настроено для соответствия основным глобальным нормативным рамкам, такими как GDPR и Закон о кибербезопасности Китая. Это выравнивание гарантирует, что предприятия могут соблюдать строгие законы о защите данных и специфичные для отрасли мандаты, снижая риск несоблюдения и связанных с ними штрафов [1] [6].
сквозное шифрование
DeepSeek также использует сквозное шифрование для обеспечения взаимодействия моделей ИИ. Это шифрование предотвращает утечки данных и киберугроз, гарантируя, что все данные, передаваемые между системами, оставались зашифрованными и защищенными [1].
Мониторинг и регистрацию аудита в реальном времени
Чтобы поддерживать соблюдение внутренних политик и внешних правил, DeepSeek предоставляет возможности мониторинга и регистрации аудита в режиме реального времени. Это позволяет предприятиям отслеживать все взаимодействия с системой ИИ, гарантируя, что какие -либо потенциальные нарушения безопасности или проблемы соблюдения быстро выявляются и решаются [1].
Настройка и тонкая настройка
DeepSeek позволяет предприятиям тонко настраивать и изменять свои модели на основе их уникальных требований. Эта возможность настройки позволяет предприятиям адаптировать решения ИИ к их конкретным потребностям при сохранении полного контроля над данными, используемыми для обучения и развертывания [1].
В целом, локальная модель развертывания DeepSeek предлагает надежное решение для предприятий, стремящихся поддерживать суверенитет данных, используя при этом расширенные возможности ИИ. Убедившись, что данные остаются в пределах контроля организации и соблюдая строгие стандарты безопасности и соответствия, DeepSeek помогает предприятиям эффективно ориентироваться в сложных ландшафтах конфиденциальности данных.
Цитаты:
[1] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[2] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-deepseek-is-great-for-ai-and-hpc-and-no-big-deal-for-data-centers
[3] https://www.linkedin.com/posts/harveycastromd_deepseek-ai-china-activity-7291113423835209728-re94
[4] https://www.wiz.io/blog/wiz-research-uncovers-exposed-deepseek-database
[5] https://www.reddit.com/r/selfosted/comments/1i6ggyhh/got_deepseek_r1_running_locally_full_setup_guide/
[6] https://www.groundlabs.com/blog/deepseek-data-sovereignty/
[7] https://www.esentire.com/blog/deepseek-ai-what-security-leaders-need-to-consabout-its-security-risks
[8] https://www.deepseek.com
[9] https://www.chatbase.co/blog/is-deepseek-safe