Το Github Copilot και το Deepseek είναι δύο εργαλεία AI με ξεχωριστές προσεγγίσεις για την ασφάλεια. Ακολουθεί μια λεπτομερής σύγκριση των μέτρων ασφαλείας τους:
μέτρα ασφαλείας github copilot
Το GitHub Copilot ενσωματώνει αρκετά δυνατά χαρακτηριστικά ασφαλείας για την προστασία των δεδομένων των χρηστών και την πρόληψη των τρωτών σημείων:
1. Σύστημα φιλτραρίσματος ευπάθειας: Το GitHub Copilot διαθέτει ένα νέο σύστημα φιλτραρίσματος ευπάθειας που έχει σχεδιαστεί για να κάνει τις προτάσεις κώδικα πιο ασφαλή. Αυτό το σύστημα στοχεύει κοινά ευάλωτα πρότυπα κωδικοποίησης, όπως τα διαπιστευτήρια με σκληρό κωδικοποιημένο, οι ενέσεις SQL και οι ενέσεις διαδρομής [1].
2. Πρόληψη ευπάθειας με βάση την ΑΙ: Το Copilot χρησιμοποιεί ένα σύστημα που βασίζεται σε AI για να εμποδίσει τα ανασφαλικά πρότυπα κωδικοποίησης σε πραγματικό χρόνο. Αυτό συνδυάζεται με τα προηγμένα χαρακτηριστικά ασφαλείας GitHub, όπως η σάρωση κώδικα, η μυστική σάρωση και η διαχείριση εξάρτησης για την παροχή μιας ολοκληρωμένης εμπειρίας ασφαλείας [1].
3. Η ιδιωτική ζωή και η προστασία δεδομένων: Το GitHub Copilot, ειδικά η έκδοση Enterprise, διασφαλίζει ότι δεν διαρρέουν ευαίσθητες πληροφορίες. Εκπαιδεύεται σε αποθετήρια δημόσιων κώδικα, μειώνοντας τους κινδύνους έκθεσης και οι χρήστες μπορούν να αποχωρήσουν από το να επιτρέπουν στο Copilot να έχει πρόσβαση σε ιδιωτικά αποθετήρια [7].
4. Συστάσεις χειροκίνητης αναθεώρησης: Οι εμπειρογνώμονες GitHub και Security συνιστούν χειροκίνητες κριτικές του κώδικα που δημιουργείται από το Copilot για να διασφαλιστεί ότι πληροί τα πρότυπα οργανωτικής κωδικοποίησης και τις κατευθυντήριες γραμμές ασφαλείας. Εργαλεία όπως το GGSHIELD και τα προ-επιτόπια άγκιστρα μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό κακόβουλων εξαρτήσεων και τρωτών σημείων [4].
Μέτρα ασφαλείας και τρωτά σημεία Deepseeek
Αντίθετα, το Deepseek έχει αρκετές ανησυχίες για την ασφάλεια και στερείται ισχυρής μέτρησης σε σύγκριση με το copilot:
1. Αδύναμες διασφαλίσεις: Τα φίλτρα ασφαλείας του Deepseek παραβιάζονται εύκολα χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως η άμεση κλιμάκωση και η κωδικοποίηση των λύσεων. Αυτό το καθιστά ευάλωτο στη δημιουργία επιβλαβών περιεχομένων, όπως οδηγοί δημιουργίας κακόβουλου λογισμικού [2] [8].
2. Έκθεση δεδομένων: Η Deepseek έχει βιώσει σημαντικές παραβιάσεις δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της έκθεσης πάνω από ένα εκατομμύριο γραμμές αρχείων καταγραφής αλληλεπίδρασης AI, πλήκτρα API και διαπιστευτήρια backend. Αυτό υπογραμμίζει τις ανεπαρκείς πρακτικές λειτουργικής ασφάλειας [2] [3] [5].
3. Ασφαλής κρυπτογράφηση: Η εφαρμογή Deepseek IOS Απενεργοποιεί την Ασφάλεια Μεταφορών (ATS), επιτρέποντας την μη κρυπτογραφημένη μετάδοση δεδομένων. Χρησιμοποιεί επίσης έναν αλγόριθμο κρυπτογράφησης υποβληθέντος (3DES) με hardcoded κλειδιά, συμβιβάζοντας περαιτέρω την ασφάλεια [5].
4. Έλλειψη συμμόρφωσης και ρυθμιστικών μέτρων: Σε αντίθεση με το Copilot, το οποίο λειτουργεί μέσα στο ασφαλές οικοσύστημα της Microsoft, εξασφαλίζοντας τη συμμόρφωση με την κανονιστική συμμόρφωση, η Deepseek δεν διαθέτει ισχυρά μέτρα συμμόρφωσης. Αυτό καθιστά λιγότερο κατάλληλο για βιομηχανίες που απαιτούν υψηλά πρότυπα προστασίας δεδομένων [3].
Συνοπτικά, το GitHub Copilot προσφέρει ένα πιο ολοκληρωμένο πλαίσιο ασφαλείας με χαρακτηριστικά όπως το φιλτράρισμα ευπάθειας, την πρόληψη με βάση την ΑΙ και τα ισχυρά μέτρα προστασίας δεδομένων. Το Deepseek, από την άλλη πλευρά, μαστίζεται από αδύναμα φίλτρα ασφαλείας, σημαντικές παραβιάσεις δεδομένων και ανεπαρκείς πρακτικές κρυπτογράφησης, καθιστώντας τον υψηλότερο κίνδυνο για τους χρήστες.
Αναφορές:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/366571117/github-copilot-replicating-vulnerabilities-iniscure-code
[2] https://www.esentire.com/blog/deepseek-ai-hhat-security-leaders- need-to- know-about-its-security-sisks
[3] https://accessorange.com/choosing-ai-copilot-vs-deepseek/?swcfpc=1
[4] https://blog.gitguardian.com/github-copilot-security-and-privacy/
[5] https://krebssonsecurity.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/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models