GitHub Copilot og Deepseek er to AI -værktøjer med forskellige tilgange til sikkerhed. Her er en detaljeret sammenligning af deres sikkerhedsforanstaltninger:
GitHub Copilot Security Målinger
GitHub Copilot indeholder flere robuste sikkerhedsfunktioner for at beskytte brugerdata og forhindre sårbarheder:
1. Sårbarhedsfiltreringssystem: GitHub Copilot har et nyt sårbarhedsfiltreringssystem designet til at gøre sine kodeforslag mere sikre. Dette system er målrettet mod almindelige sårbare kodningsmønstre, såsom hardkodede legitimationsoplysninger, SQL -injektioner og stiinjektioner [1].
2. AI-baseret sårbarhedsforebyggelse: Copilot bruger et AI-baseret system til at blokere usikre kodningsmønstre i realtid. Dette er kombineret med GitHub Advanced Security -funktioner som kodescanning, hemmelig scanning og afhængighedsstyring for at give en omfattende sikkerhedserfaring [1].
3. databeskyttelse og beskyttelse: GitHub Copilot, især virksomhedsversionen, sikrer, at følsomme oplysninger ikke lækkes. Det er trænet i offentlige kodningsopbevaringssteder, reducerer eksponeringsrisici, og brugerne kan fravælge at give Copilot adgang til private lagre [7].
4. Manuelle gennemgangsanbefalinger: Github og sikkerhedseksperter anbefaler manuelle anmeldelser af kode genereret af Copilot for at sikre, at den opfylder organisatoriske kodningsstandarder og sikkerhedsretningslinjer. Værktøjer som GGShield og Pre-Commit Hooks kan hjælpe med at identificere ondsindede afhængigheder og sårbarheder [4].
Deepseek sikkerhedsforanstaltninger og sårbarheder
I modsætning hertil har Deepseek flere sikkerhedsmæssige bekymringer og mangler robuste foranstaltninger sammenlignet med copilot:
1. Svage beskyttelsesforanstaltninger: Deepseeks sikkerhedsfiltre omgås let ved hjælp af teknikker som hurtig eskalering og kodning af løsninger. Dette gør det sårbart over for at generere skadeligt indhold, såsom Malware Creation Guides [2] [8].
2. Dataeksponering: Deepseek har oplevet betydelige dataovertrædelser, herunder eksponeringen af over en million linjer af AI -interaktionslogfiler, API -nøgler og backend -legitimationsoplysninger. Dette fremhæver utilstrækkelig operationel sikkerhedspraksis [2] [3] [5].
3. Usikker kryptering: Deepseek iOS -appen deaktiverer app Transport Security (ATS), hvilket tillader ikke -krypteret datatransmission. Den bruger også en forældet krypteringsalgoritme (3DES) med hardkodede nøgler, hvilket yderligere kompromitterer sikkerheden [5].
4. Manglende overholdelse og lovgivningsmæssige foranstaltninger: I modsætning til Copilot, der opererer inden for Microsofts sikre økosystem, der sikrer lovgivningsmæssig overholdelse, mangler DeepSeek robuste overholdelsesforanstaltninger. Dette gør det mindre velegnet til industrier, der kræver høje databeskyttelsesstandarder [3].
Sammenfattende tilbyder GitHub Copilot en mere omfattende sikkerhedsramme med funktioner som sårbarhedsfiltrering, AI-baseret forebyggelse og robuste databeskyttelsesforanstaltninger. Deepseek er på den anden side plaget af svage sikkerhedsfiltre, betydelige dataovertrædelser og utilstrækkelig krypteringspraksis, hvilket gør det til en højere risiko for brugerne.
Citater:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/366571117/github-copilot-replicating-vulnerability-forsycure-code
)
[3] https://accessorange.com/choosing-i-copilot-vs-deepseek/?wcfpc=1
[4] https://blog.gitguardian.com/github-copilot-security-and-privacy/
)
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-privacy
[7] https://www.linkedin.com/pulse/github-copilot-security-review-neil-king-7lobc
[8] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-thing-frontier-reasoning-modeller