Github Copilot i Deepseek to dwa narzędzia AI z wyraźnymi podejściami do bezpieczeństwa. Oto szczegółowe porównanie ich środków bezpieczeństwa:
Github Copilot Środki bezpieczeństwa
Github Copilot zawiera kilka solidnych funkcji bezpieczeństwa w celu ochrony danych użytkownika i zapobiegania lukrzom:
1. System filtrowania podatności: GitHub Copilot ma nowy system filtrowania podatności na podatność zaprojektowany w celu zwiększenia bezpieczeństwa jego sugestii kodu. System ten jest ukierunkowany na wspólne wrażliwe wzorce kodowania, takie jak skodowane ostrożności, zastrzyki SQL i zastrzyki ścieżki [1].
2. Zapobieganie zagrożeniu opartym na sztucznej inteligencji: Copilot używa systemu opartego na sztucznej inteligencji do blokowania niepewnych wzorców kodowania w czasie rzeczywistym. Jest to połączone z zaawansowanymi funkcjami bezpieczeństwa GitHub, takimi jak skanowanie kodu, tajne skanowanie i zarządzanie zależnością, aby zapewnić kompleksowe doświadczenie bezpieczeństwa [1].
3. Prywatność i ochrona danych: Github Copilot, zwłaszcza wersja korporacyjna, zapewnia, że poufne informacje nie są wyciekane. Jest szkolony w zakresie repozytoriów kodu publicznego, zmniejszając ryzyko narażenia, a użytkownicy mogą zrezygnować z umożliwienia Copilotowi dostępu do prywatnych repozytoriów [7].
4. RĘCZNE Zalecenia dotyczące przeglądu: GitHub i Eksperci ds. Bezpieczeństwa zalecają ręczne recenzje kodu generowanego przez Copilota, aby zapewnić, że spełnia on organizacyjne standardy kodowania i wytyczne dotyczące bezpieczeństwa. Narzędzia takie jak GGSHIELD i HOAKS PRZEDMIANY MOGĄ pomóc zidentyfikować złośliwe zależności i luki w zabezpieczeniach [4].
Deepseek Security Security i luki
Natomiast Deepseek ma kilka problemów bezpieczeństwa i nie ma solidnych środków w porównaniu z Copilot:
1. Słabe zabezpieczenia: Filtry bezpieczeństwa Deepseek można łatwo ominąć przy użyciu technik takich jak szybkie eskalacja i kodowanie obejść. To sprawia, że jest to podatne na generowanie szkodliwych treści, takich jak przewodniki tworzenia złośliwego oprogramowania [2] [8].
2. Ekspozycja na dane: Deepseek doświadczył znaczących naruszeń danych, w tym ekspozycji ponad miliona linii dzienników interakcji AI, klawiszy API i poświadczeń zaplecza. Podkreśla to nieodpowiednie praktyki bezpieczeństwa operacyjnego [2] [3] [5].
3. Niepewne szyfrowanie: Aplikacja Deepseek iOS wyłącza bezpieczeństwo transportu APP (ATS), umożliwiając niezaszyfrowaną transmisję danych. Wykorzystuje również przestarzały algorytm szyfrowania (3DES) z klawiszami za twardymi, dodatkowo zagrażając bezpieczeństwu [5].
4. Brak środków zgodności i regulacyjnych: W przeciwieństwie do Copilota, który działa w bezpiecznym ekosystemie Microsoft, zapewniając zgodność regulacyjną, DeepSeek nie ma solidnych środków zgodności. To sprawia, że jest mniej odpowiednie dla branż wymagających wysokich standardów ochrony danych [3].
Podsumowując, GitHub Copilot oferuje bardziej kompleksowe ramy bezpieczeństwa z funkcjami takimi jak filtrowanie podatności, zapobieganie oparte na sztucznej inteligencji i solidne środki ochrony danych. Z drugiej strony Deepseek jest nękany słabym filtrami bezpieczeństwa, znaczącymi naruszeniami danych i nieodpowiednimi praktykami szyfrowania, co czyni go wyższym ryzykiem dla użytkowników.
Cytaty:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/366571117/github-copilot-replicating-vulnerabities-insecure-code
[2] https://www.esentire.com/blog/deepseek-ai-what-security-leaders-need-to-now-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-deepseek-ai-app/
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-rivacy
[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-reassing-models