GitHub Copilot in Deepseek sta dve orodji AI z različnimi pristopi k varnosti. Tu je podrobna primerjava njihovih varnostnih ukrepov:
GitHub Copilot varnostni ukrepi
GitHub Copilot vključuje več močnih varnostnih funkcij za zaščito uporabniških podatkov in preprečevanje ranljivosti:
1. Sistem filtriranja ranljivosti: GitHub Copilot ima nov sistem filtriranja ranljivosti, ki je zasnovan tako, da bo predloge kode bolj varno. Ta sistem cilja na skupne ranljive vzorce kodiranja, kot so trde kodirane poverilnice, injekcije SQL in injekcije poti [1].
2. Preprečevanje ranljivosti na osnovi AI: Copilot uporablja sistem, ki temelji na AI, za blokiranje negotovih vzorcev kodiranja v realnem času. To je kombinirano z naprednimi varnostnimi funkcijami GitHub, kot so skeniranje kode, skrivno skeniranje in upravljanje odvisnosti, da bi zagotovili celovito varnostno izkušnjo [1].
3. Zasebnost in zaščita podatkov: GitHub Copilot, zlasti različica podjetja, zagotavlja, da občutljive informacije ne puščajo. Usposobljena je za skladišča javnih kod, kar zmanjšuje tveganja za izpostavljenost, uporabniki pa se lahko odpovejo, če omogočajo dostop do kopilota za dostop do zasebnih skladišč [7].
4. Priporočila za ročni pregled: GitHub in varnostni strokovnjaki priporočajo ročne preglede kode, ki jo ustvari Copilot, da se zagotovi, da ustreza organizacijskim standardom kodiranja in varnostnih smernic. Orodja, kot so GGShield in kljukice pred zavezo, lahko pomagajo prepoznati zlonamerne odvisnosti in ranljivosti [4].
Deepseek varnostni ukrepi in ranljivosti
V nasprotju s tem ima Deepseek več varnostnih pomislekov in nima močnih ukrepov v primerjavi s kopilotom:
1. šibki zaščitni ukrepi: Varnostni filtri Deepseek se zlahka zaobidejo z uporabo tehnik, kot so hitro stopnjevanje in kodiranje ločevanja. Zaradi tega je ranljiva za ustvarjanje škodljive vsebine, kot so vodniki za ustvarjanje zlonamerne programske opreme [2] [8].
2. Izpostavljenost podatkov: Deepseek je doživel pomembne kršitve podatkov, vključno z izpostavljenostjo več kot milijon vrstic dnevnikov interakcij AI, tipkami API in zalednih poverilnic. To poudarja neustrezne operativne varnostne prakse [2] [3] [5].
3. Negotovo šifriranje: aplikacija DeepSeek iOS onemogoči varnost prevoza aplikacij (ATS), kar omogoča nešifrirani prenos podatkov. Uporablja tudi opuščeni algoritem šifriranja (3DE) s trdo kodiranimi tipkami, kar še dodatno ogroža varnost [5].
4. Pomanjkanje skladnosti in regulativnih ukrepov: Za razliko od Copilot, ki deluje v Microsoftovem varnem ekosistemu, ki zagotavlja, da je v Deepseeku ustrezal regulativni skladnosti, nima močnih ukrepov skladnosti. Zaradi tega je manj primeren za panoge, ki zahtevajo visoke standarde varstva podatkov [3].
Če povzamemo, GitHub Copilot ponuja bolj celovit varnostni okvir s funkcijami, kot so filtriranje ranljivosti, preprečevanje na osnovi AI in robustni ukrepi za varstvo podatkov. Deepseek na drugi strani muči šibki varnostni filtri, pomembni kršitvi podatkov in neustrezne šifrirne prakse, zaradi česar je za uporabnike večje tveganje.
Navedbe:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/366571117/github-copilot-replicating-VulnAbilnosti-insecure-code
[2] https://www.esentire.com/blog/deepseek-ai-what-security-leaders-need-do-znanje-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/evaluting-security-risk-in-diepseek-and-other-frontier-loasoning-model