Welke beveiligingsmaatregelen heeft Copilot die deepseek mist

GitHub copilot beveiligingsmaatregelen

GitHub Copilot bevat verschillende robuuste beveiligingsfuncties om gebruikersgegevens te beschermen en kwetsbaarheden te voorkomen:

1. Kwetsbaarheidsfilteringsysteem: GitHub Copilot heeft een nieuw filteringssysteem voor kwetsbaarheid dat is ontworpen om zijn codesuggesties veiliger te maken. Dit systeem richt zich op gemeenschappelijke kwetsbare coderingspatronen zoals hardcodes voorrichtingen, SQL -injecties en padinjecties [1].

2. AI-gebaseerde kwetsbaarheidspreventie: Copilot gebruikt een AI-gebaseerd systeem om onzekere coderingspatronen in realtime te blokkeren. Dit wordt gecombineerd met GitHub -geavanceerde beveiligingsfuncties zoals codencanning, geheim scannen en afhankelijkheidsbeheer om een ​​uitgebreide beveiligingservaring te bieden [1].

3. Gegevensprivacy en bescherming: Github Copilot, met name de enterprise -versie, zorgt ervoor dat gevoelige informatie niet is gelekt. Het is getraind op openbare code -repositories, het verminderen van blootstellingsrisico's en gebruikers kunnen zich afmelden voor het toestaan ​​van Copilot toegang tot particuliere repositories [7].

4. Handmatige beoordelingsaanbevelingen: GitHub en beveiligingsexperts bevelen handmatige beoordelingen aan van code gegenereerd door Copilot om ervoor te zorgen dat deze voldoet aan organisatorische coderingsstandaarden en beveiligingsrichtlijnen. Tools zoals GGShield en pre-commit hooks kunnen helpen bij het identificeren van kwaadaardige afhankelijkheden en kwetsbaarheden [4].

Deepseek beveiligingsmaatregelen en kwetsbaarheden

Deepseek heeft daarentegen verschillende beveiligingsproblemen en mist robuuste maatregelen in vergelijking met Copilot:

1. Zwakke waarborgen: de beveiligingsfilters van Deepseek worden gemakkelijk omzeild met behulp van technieken zoals snelle escalatie en codering van oplossingen. Dit maakt het kwetsbaar voor het genereren van schadelijke inhoud, zoals malwarecreatiegidsen [2] [8].

2. Blootstelling aan gegevens: Deepseek heeft aanzienlijke datalekken ervaren, waaronder de blootstelling van meer dan een miljoen regels AI -interactielogboeken, API -toetsen en backend -referenties. Dit benadrukt onvoldoende operationele beveiligingspraktijken [2] [3] [5].

3. Onzekere codering: de Deepseek iOS -app schakelt App Transport Security (ATS) uit, waardoor niet -gecodeerde gegevensoverdracht mogelijk is. Het maakt ook gebruik van een verouderd coderingsalgoritme (3DES) met hardcode sleutels, waardoor de beveiliging verder wordt gecompromiceerd [5].

4. Gebrek aan naleving en regelgevende maatregelen: in tegenstelling tot Copilot, dat werkt in het veilige ecosysteem van Microsoft die zorgt voor de naleving van de regelgeving, mist Deepseek robuuste nalevingsmaatregelen. Dit maakt het minder geschikt voor industrieën die hoge normen voor gegevensbescherming vereisen [3].

Samenvattend biedt GitHub Copilot een uitgebreider beveiligingskader met functies zoals kwetsbaarheidsfiltering, AI-gebaseerde preventie en robuuste maatregelen voor gegevensbescherming. Deepseek daarentegen wordt geplaagd door zwakke beveiligingsfilters, significante datalekken en onvoldoende coderingspraktijken, waardoor het een hoger risico voor gebruikers is.

Citaten:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/366571117/github-copilot-replicating-vulnerabilities-insecure-code
[2] https://www.esentire.com/blog/deepseek-ai-what-security-neaders-nEed-to- Know-About-outs-Security-Risks
[3] https://accessorange.com/choosing-ai-copilot-vs-deepseek/?swcfpc=1
[4] https://blog.gitguardian.com/github-copilot-security-and-privacy/
[5] https://krebsonsecurity.com/2025/02/experts-flag-security-privacy-risks-in-deepseek-ai-app/
[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/evalueren-security-risk-in-edepseek-and-other-frontier-rasoning-models