GitHub Copilot et Deepseek sont deux outils AI avec des approches distinctes de la sécurité. Voici une comparaison détaillée de leurs mesures de sécurité:
Mesures de sécurité GitHub Copilot
GitHub Copilot intègre plusieurs fonctionnalités de sécurité robustes pour protéger les données des utilisateurs et éviter les vulnérabilités:
1. Système de filtrage de vulnérabilité: GitHub Copilot a un nouveau système de filtrage de vulnérabilité conçu pour rendre ses suggestions de code plus sécurisées. Ce système cible des modèles de codage vulnérables communs tels que les informations d'identification codées en dur, les injections SQL et les injections de chemin [1].
2. Prévention de la vulnérabilité basée sur l'IA: Copilot utilise un système basé sur l'IA pour bloquer les modèles de codage non sécurisés en temps réel. Ceci est combiné avec des fonctionnalités de sécurité avancées GitHub comme la numérisation de code, la numérisation secrète et la gestion des dépendances pour offrir une expérience de sécurité complète [1].
3. Confidentialité et protection des données: GitHub Copilot, en particulier la version d'entreprise, garantit que les informations sensibles ne sont pas divulguées. Il est formé sur les référentiels de code public, réduisant les risques d'exposition, et les utilisateurs peuvent s'opposer à permettre à Copilot d'accéder aux référentiels privés [7].
4. Recommandations de révision manuelle: GitHub et les experts en sécurité recommandent des examens manuels du code généré par Copilot pour s'assurer qu'il répond aux normes de codage organisationnelles et aux directives de sécurité. Des outils tels que Ggshield et les crochets de pré-engagement peuvent aider à identifier les dépendances et les vulnérabilités malveillantes [4].
Mesures de sécurité et vulnérabilités Deepseek
En revanche, Deepseek a plusieurs problèmes de sécurité et manque de mesures robustes par rapport à Copilot:
1. Sauvegardes faibles: les filtres de sécurité de Deepseek sont facilement contournés à l'aide de techniques telles que l'escalade rapide et le codage de solution de contournement. Cela le rend vulnérable à la génération de contenu nocif, tels que les guides de création de logiciels malveillants [2] [8].
2. Cela met en évidence des pratiques de sécurité opérationnelle inadéquates [2] [3] [5].
3. Encryption insécurité: l'application iOS Deepseek désactive la sécurité des transports de l'application (ATS), permettant une transmission de données non cryptée. Il utilise également un algorithme de chiffrement déprécié (3DES) avec des clés codées en dur, compromettant encore la sécurité [5].
4. Manque de conformité et mesures réglementaires: Contrairement à Copilot, qui opère dans l'écosystème sécurisé de Microsoft assurant la conformité réglementaire, Deepseek manque de mesures de conformité robustes. Cela le rend moins adapté aux industries nécessitant des normes élevées de protection des données [3].
En résumé, GitHub Copilot propose un cadre de sécurité plus complet avec des fonctionnalités telles que le filtrage de vulnérabilité, la prévention basée sur l'IA et les mesures de protection des données robustes. Deepseek, en revanche, est en proie à des filtres de sécurité faibles, à des violations de données importantes et à des pratiques de chiffrement inadéquates, ce qui en fait un risque plus élevé pour les utilisateurs.
Citations:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/366571117/github-copilot-replicating-vulnerabilities-insecar
[2] https://www.esentire.com/blog/deepseek-ai-what-security-leaders-need-to-know-about-its-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-epseek-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/evaluating-security-risk-in-eepseek-and-other-fratier-reasoning-models