Github Copilot un DeepSeek ir divi AI rīki ar atšķirīgu pieeju drošībai. Šeit ir detalizēts viņu drošības pasākumu salīdzinājums:
Github kopilota drošības pasākumi
Github Copilot iekļauj vairākas stabilas drošības funkcijas, lai aizsargātu lietotāju datus un novērstu ievainojamības:
1. Ievainojamības filtrēšanas sistēma: Github Copilot ir jauna ievainojamības filtrēšanas sistēma, kas izstrādāta, lai tā koda ieteikumi būtu drošāki. Šī sistēma ir vērsta uz parastiem neaizsargātiem kodēšanas modeļiem, piemēram, cietajiem akreditācijas datiem, SQL injekcijām un ceļa injekcijām [1].
2. AI balstīta ievainojamības profilakse: Copilot izmanto uz AI balstītu sistēmu, lai reāllaikā bloķētu nedrošus kodēšanas modeļus. Tas tiek apvienots ar GitHub uzlabotajām drošības funkcijām, piemēram, kodu skenēšanu, slepeno skenēšanu un atkarības pārvaldību, lai nodrošinātu visaptverošu drošības pieredzi [1].
3. Datu privātums un aizsardzība: Github Copilot, it īpaši uzņēmuma versija, nodrošina, ka sensitīva informācija netiek noplūdusi. Tas ir apmācīts par valsts kodu krātuvēm, samazinot ekspozīcijas riskus, un lietotāji var atteikties no tā, ka Copilot var piekļūt privātām krātuvēm [7].
4. Rokasgrāmatu pārskata ieteikumi: Github un drošības eksperti iesaka manuālu pārskatu par kodu, ko ģenerē Copilot, lai pārliecinātos, ka tas atbilst organizācijas kodēšanas standartiem un drošības vadlīnijām. Tādi rīki kā Ggshield un pirmsnācēju āķi var palīdzēt noteikt ļaunprātīgas atkarības un ievainojamības [4].
Deepseek drošības pasākumi un ievainojamības
Turpretī DeepSeekam ir vairākas drošības problēmas, un tai trūkst spēcīgu pasākumu, salīdzinot ar kopilotu:
1. Vāji aizsardzības pasākumi: DeepSeek drošības filtri ir viegli apiet, izmantojot tādus paņēmienus kā tūlītēju eskalāciju un kodēšanas risinājumu. Tas padara to neaizsargātu pret kaitīga satura radīšanu, piemēram, ļaunprātīgas programmatūras radīšanas rokasgrāmatām [2] [8].
2. Datu ekspozīcija: DeepSeek ir piedzīvojis ievērojamus datu pārkāpumus, tostarp vairāk nekā miljona AI mijiedarbības žurnālu, API atslēgu un aizmugures akreditācijas datu ekspozīciju. Tas uzsver nepietiekamu darbības drošības praksi [2] [3] [5].
3. Nedroša šifrēšana: DeepSeek iOS lietotne atspējo lietotņu transporta drošību (ATS), ļaujot nešifrētām datu pārraidei. Tas arī izmanto novecojušu šifrēšanas algoritmu (3DES) ar cietiem kodiem, vēl vairāk apdraudot drošību [5].
4. Atbilstības un normatīvo pasākumu trūkums: Atšķirībā no kopilota, kas darbojas Microsoft drošajā ekosistēmā, nodrošinot normatīvo aktu ievērošanu, DeepSeek trūkst stabilu atbilstības pasākumu. Tas padara to mazāk piemērotu nozarēm, kurām nepieciešami augsti datu aizsardzības standarti [3].
Rezumējot, Github Copilot piedāvā visaptverošāku drošības ietvaru ar tādām funkcijām kā ievainojamības filtrēšana, AI balstīta profilakse un stabili datu aizsardzības pasākumi. No otras puses, DeepSeek nomoka vāji drošības filtri, nozīmīgi datu pārkāpumi un nepietiekama šifrēšanas prakse, padarot to par lielāku risku lietotājiem.
Atsauces:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/366571117/github-copilot-replicating-vulner;
[2] https://www.esentire.com/blog/deepseek-ai-what-security-leaders-need-to-know-about-ts-security-riski
[3] https://accessorange.com/choosing-ai-copilot-vs-depseek/?swcfpc=1
[4] https://blog.gitguardian.com/github-copilot-security-and-privacy/
[5] https://krebsonsecurity.com/2025/02/experts-flag-security-privacy-risk-in-depseek-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/valuating-security-risk-in-depseek-and-other-frontier-streasoning modeles