Github Copilot und Deepseek sind zwei KI -Tools mit unterschiedlichen Sicherheitsansätzen. Hier ist ein detaillierter Vergleich ihrer Sicherheitsmaßnahmen:
Github Copilot -Sicherheitsmaßnahmen
Github Copilot enthält mehrere robuste Sicherheitsfunktionen, um Benutzerdaten zu schützen und Schwachstellen zu verhindern:
1. Sicherheitsfiltersystem: Github Copilot verfügt über ein neues Sicherheitsfiltersystem, mit dem seine Codevorschläge sicherer werden sollen. Dieses System zielt auf häufige gefährdete Codierungsmuster wie hartcodierte Anmeldeinformationen, SQL -Injektionen und Pfadinjektionen ab [1].
2. AI-basierte Schwachstellenprävention: Copilot verwendet ein KI-basiertes System, um unsichere Codierungsmuster in Echtzeit zu blockieren. Dies wird mit GitHub Advanced Sicherheitsfunktionen wie Code -Scan, geheimer Scannen und Abhängigkeitsmanagement kombiniert, um eine umfassende Sicherheitserfahrung zu bieten [1].
3. Datenschutz und Schutz: Github Copilot, insbesondere die Enterprise -Version, stellt sicher, dass vertrauliche Informationen nicht durchgesickert sind. Es ist in Repositories für öffentliche Code geschult, wodurch die Expositionsrisiken reduziert werden. Benutzer können sich von der Erlaubt von Copilot entscheiden, auf private Repositories zuzugreifen [7].
V. Tools wie GGShield und Pre-Commit-Hooks können bösartige Abhängigkeiten und Schwachstellen identifizieren [4].
Deepseek Sicherheitsmaßnahmen und Schwachstellen
Im Gegensatz dazu hat Deepseek im Vergleich zu Copilot mehrere Sicherheitsbedenken und fehlen robuste Maßnahmen:
1. Schwache Sicherheitsvorkehrungen: Die Sicherheitsfilter von Deepseek können mithilfe von Techniken wie einer schnellen Eskalation und Codierungs -Problemumgehungen leicht umgangen werden. Dies macht es anfällig, schädliche Inhalte wie Malware -Erstellungsführer zu generieren [2] [8].
2. Datenbelastung: Deepseek hat erhebliche Datenverletzungen erlebt, einschließlich der Exposition von über einer Million Zeilen von AI -Interaktionsprotokollen, API -Schlüssel und Backend -Anmeldeinformationen. Dies zeigt unzureichende operative Sicherheitspraktiken [2] [3] [5].
3.. Unsichere Verschlüsselung: Die Deepseek iOS -App deaktiviert App Transport Security (ATS) und ermöglicht eine unverschlüsselte Datenübertragung. Es verwendet auch einen veralteten Verschlüsselungsalgorithmus (3DEs) mit hartcodierten Schlüssel, was die Sicherheit weiter beeinträchtigt [5].
4. Mangel an Einhaltung und regulatorischen Maßnahmen: Im Gegensatz zu Copilot, das innerhalb des sicheren Ökosystems von Microsoft tätig ist, wodurch die Einhaltung der behördlichen Einhaltung fehlgeschlagen ist, fehlt Deepseek robuste Konformitätsmaßnahmen. Dies macht es weniger für Branchen geeignet, die hohe Datenschutzstandards benötigen [3].
Zusammenfassend bietet Github Copilot einen umfassenderen Sicherheitsrahmen mit Merkmalen wie Sicherheitsfilterung, AI-basierter Prävention und robusten Datenschutzmaßnahmen. Deepseek hingegen wird von schwachen Sicherheitsfiltern, erheblichen Datenverletzungen und unzureichenden Verschlüsselungspraktiken geplagt, was es zu einem höheren Risiko für Benutzer macht.
Zitate:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/366571117/github-copilot-replicating-vulnerabilities-insecure-code
[2] https://www.esentire.com/blog/deepseek-ai-what-security-leaders-need-tout-about-its-security-riss
[3] https://accessorange.com/choosing-ai-copilot-vs-deepseek/?wcfpc=1
[4] https://blog.gitguardian.com/github-copilot-curity-and-privacy/
[5] https://krebsersecurity.com/2025/02/experts-flag-security-privacy-risks-in-peepseek-ai-app/
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-privacy
[7] https://www.linkedin.com/pulse/github-copilotsecurity-review-neil-king-7lobc
[8] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-indeepseek-andother-frontier-rasoning-models