Github Copilot dan Deepseek adalah dua alat AI dengan pendekatan yang berbeda untuk keamanan. Berikut perbandingan terperinci dari langkah -langkah keamanan mereka:
langkah -langkah keamanan kopilot gitub
GitHub Copilot menggabungkan beberapa fitur keamanan yang kuat untuk melindungi data pengguna dan mencegah kerentanan:
1. Sistem Penyaringan Kerentanan: GitHub Copilot memiliki sistem penyaringan kerentanan baru yang dirancang untuk membuat saran kodenya lebih aman. Sistem ini menargetkan pola pengkodean rentan yang umum seperti kredensial hardcoded, suntikan SQL, dan suntikan jalur [1].
2. Pencegahan Kerentanan Berbasis AI: Copilot menggunakan sistem berbasis AI untuk memblokir pola pengkodean yang tidak aman secara real-time. Ini dikombinasikan dengan fitur keamanan canggih GitHub seperti pemindaian kode, pemindaian rahasia, dan manajemen ketergantungan untuk memberikan pengalaman keamanan yang komprehensif [1].
3. Privasi dan Perlindungan Data: Github Copilot, terutama versi perusahaan, memastikan bahwa informasi sensitif tidak bocor. Ini dilatih pada repositori kode publik, mengurangi risiko paparan, dan pengguna dapat memilih untuk tidak mengizinkan Copilot mengakses repositori pribadi [7].
4. Rekomendasi Tinjauan Manual: Pakar GitHub dan keamanan merekomendasikan tinjauan manual kode yang dihasilkan oleh Copilot untuk memastikan memenuhi standar pengkodean organisasi dan pedoman keamanan. Alat-alat seperti GGShield dan kait pra-berkomitmen dapat membantu mengidentifikasi ketergantungan dan kerentanan berbahaya [4].
langkah -langkah dan kerentanan keamanan deepseek
Sebaliknya, Deepseek memiliki beberapa masalah keamanan dan tidak memiliki langkah yang kuat dibandingkan dengan kopilot:
1. Perlindungan yang lemah: Filter keamanan Deepseek mudah dilewati menggunakan teknik seperti eskalasi cepat dan pengkodean solusi. Ini membuatnya rentan untuk menghasilkan konten berbahaya, seperti panduan pembuatan malware [2] [8].
2. Paparan Data: Deepseek telah mengalami pelanggaran data yang signifikan, termasuk paparan lebih dari satu juta lini log interaksi AI, kunci API, dan kredensial backend. Ini menyoroti praktik keamanan operasional yang tidak memadai [2] [3] [5].
3. Enkripsi Insecure: Aplikasi iOS Deepseek menonaktifkan App Transport Security (ATS), yang memungkinkan transmisi data yang tidak terenkripsi. Ini juga menggunakan algoritma enkripsi yang sudah usang (3DE) dengan tombol hardcoded, lebih kompromi keamanan [5].
4. Kurangnya kepatuhan dan langkah -langkah peraturan: Tidak seperti Copilot, yang beroperasi dalam ekosistem yang aman Microsoft memastikan kepatuhan peraturan, Deepseek tidak memiliki langkah kepatuhan yang kuat. Ini membuatnya kurang cocok untuk industri yang membutuhkan standar perlindungan data tinggi [3].
Singkatnya, GitHub Copilot menawarkan kerangka keamanan keamanan yang lebih komprehensif dengan fitur-fitur seperti penyaringan kerentanan, pencegahan berbasis AI, dan langkah-langkah perlindungan data yang kuat. Deepseek, di sisi lain, terganggu oleh filter keamanan yang lemah, pelanggaran data yang signifikan, dan praktik enkripsi yang tidak memadai, menjadikannya risiko yang lebih tinggi bagi pengguna.
Kutipan:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/366571117/github-copilot-replicating-vulnerability-secure-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-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