Github Copilot och Deepseek är två AI -verktyg med distinkta metoder för säkerhet. Här är en detaljerad jämförelse av deras säkerhetsåtgärder:
Github copilot säkerhetsåtgärder
Github Copilot innehåller flera robusta säkerhetsfunktioner för att skydda användardata och förhindra sårbarheter:
1. Sårbarhetsfiltreringssystem: Github Copilot har ett nytt sårbarhetsfiltreringssystem utformat för att göra sina kodförslag säkrare. Detta system riktar sig till vanliga sårbara kodningsmönster såsom hårdkodade referenser, SQL -injektioner och väginjektioner [1].
2. AI-baserad förebyggande av sårbarhet: Copilot använder ett AI-baserat system för att blockera osäkra kodningsmönster i realtid. Detta kombineras med Github avancerade säkerhetsfunktioner som kodskanning, hemlig skanning och beroendehantering för att ge en omfattande säkerhetsupplevelse [1].
3. Datasekretess och skydd: Github Copilot, särskilt Enterprise -versionen, säkerställer att känslig information inte läcker ut. Det är utbildat på offentliga kodförvar, minskar exponeringsriskerna, och användare kan välja bort att tillåta copilot att få tillgång till privata förvar [7].
4. Rekommendationer för manuell granskning: Github och säkerhetsexperter rekommenderar manuella granskningar av kod som genereras av Copilot för att säkerställa att den uppfyller organisatoriska kodningsstandarder och säkerhetsriktlinjer. Verktyg som GGSHIELD- och PRE-Commit-krokar kan hjälpa till att identifiera skadliga beroenden och sårbarheter [4].
Deepseek säkerhetsåtgärder och sårbarheter
Däremot har Deepseek flera säkerhetsproblem och saknar robusta åtgärder jämfört med copilot:
1. Svaga skyddsåtgärder: Deepseeks säkerhetsfilter förbikopplas enkelt med tekniker som snabb eskalering och kodning av lösningar. Detta gör det sårbart för att generera skadligt innehåll, till exempel guider för skapande av skadlig programvara [2] [8].
2. Exponering av data: Deepseek har upplevt betydande dataöverträdelser, inklusive exponering av över en miljon rader med AI -interaktionsloggar, API -nycklar och backend -referenser. Denna belyser otillräckliga operativa säkerhetspraxis [2] [3] [5].
3. Osäker kryptering: Deepseek iOS -appen inaktiverar App Transport Security (ATS), vilket möjliggör okrypterad dataöverföring. Den använder också en avskrivad krypteringsalgoritm (3DE) med hårdkodade nycklar, vilket ytterligare komprometterar säkerheten [5].
4. Brist på efterlevnad och lagstiftningsåtgärder: Till skillnad från copilot, som verkar inom Microsofts säkra ekosystem som säkerställer lagstiftningens efterlevnad, saknar Deepseek robusta efterlevnadsåtgärder. Detta gör det mindre lämpligt för branscher som kräver höga dataskyddsstandarder [3].
Sammanfattningsvis erbjuder Github Copilot en mer omfattande säkerhetsram med funktioner som sårbarhetsfiltrering, AI-baserade förebyggande och robusta dataskyddsåtgärder. Deepseek, å andra sidan, plågas av svaga säkerhetsfilter, betydande dataöverträdelser och otillräckliga krypteringsmetoder, vilket gör det till en högre risk för användare.
Citeringar:
]
]
[3] https://accessorange.com/choosing-ai-opilot-vs-deepseek/?swcfpc=1
[4] https://blog.gitguardian.com/github-opilot-security-and-privacy/
]
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-opilot-privacy
[7] https://www.linkedin.com/pulse/github-opilot-security-review-neil-king-7lobc
]