A Github Copilot és a DeepSeek két AI eszköz, amelynek megkülönböztetett megközelítése van a biztonsághoz. Itt található a biztonsági intézkedések részletes összehasonlítása:
GitHub Copilot biztonsági intézkedések
A Github Copilot számos robusztus biztonsági funkciót tartalmaz a felhasználói adatok védelme és a sebezhetőségek megelőzése érdekében:
1. Sebezhetőségi szűrő rendszer: A GitHub Copilot új sebezhetőségi szűrő rendszerrel rendelkezik, amelynek célja a kódjavaslatok biztonságosabbá tétele. Ez a rendszer a kiszolgáltatott kódolási mintákat, például a kemény kódolt hitelesítő adatokat, az SQL injekciókat és az útinjekciókat célozza meg [1].
2. AI-alapú sebezhetőség megelőzése: A Copilot AI-alapú rendszert használ a bizonytalan kódolási minták valós időben történő blokkolására. Ezt kombinálják a GitHub Advanced Security funkciókkal, például a kódszkenneléssel, a titkos szkenneléssel és a függőségkezeléssel, hogy átfogó biztonsági élményt nyújtsanak [1].
3. Adat adatvédelme és védelme: A GitHub -Copilot, különösen az Enterprise verzió, biztosítja, hogy az érzékeny információk ne szivárogjanak. Képzett a nyilvános kódraktárakon, csökkentve az expozíciós kockázatokat, és a felhasználók kiléphetnek a Copilot számára a magántáradókhoz való hozzáféréshez [7].
4. Kézi felülvizsgálati ajánlások: A GitHub és a biztonsági szakértők a Copilot által generált kód kézi felülvizsgálatát javasolják annak biztosítása érdekében, hogy megfeleljen a szervezeti kódolási szabványoknak és a biztonsági irányelveknek. Az olyan eszközök, mint a GGShield és az előzetes kötelezettségvállalási horgok, segíthetnek azonosítani a rosszindulatú függőségeket és a sebezhetőségeket [4].
Mélyösének biztonsági intézkedései és sebezhetőségei
Ezzel szemben a DeepSeeknek számos biztonsági aggodalma van, és nincs robusztus intézkedés a Copilothoz képest:
1. gyenge biztosítékok: A DeepSeek biztonsági szűrői könnyen megkerülhetők olyan technikákkal, mint a gyors eszkaláció és a kódolás a megoldásokkal. Ez sebezhetővé teszi a káros tartalom, például a rosszindulatú programok létrehozásának útmutatásait [2] [8].
2. Adat -expozíció: A DeepSeek jelentős adatsértéseket tapasztalt, ideértve az AI interakciós naplók több mint egymillió sorának kitettségét, az API -kulcsokat és a háttér -hitelesítő adatokat. Ez kiemeli a nem megfelelő operatív biztonsági gyakorlatokat [2] [3] [5].
3. Nem biztonságos titkosítás: A DeepSeek iOS alkalmazás letiltja az App Transport Security (ATS), lehetővé téve a titkosítatlan adatátvitelt. Emellett egy elavult titkosítási algoritmust (3DES) is használ, kemény kódolású kulcsokkal, tovább veszélyeztetve a biztonságot [5].
4. A megfelelési és szabályozási intézkedések hiánya: A Copilot -tól eltérően, amely a Microsoft biztonságos ökoszisztémáján belül működik, biztosítva a szabályozási megfelelést, a DeepSeek -nek nincs erőteljes megfelelési intézkedése. Ez kevésbé alkalmas az iparágak számára, amelyek magas adatvédelmi előírásokat igényelnek [3].
Összefoglalva: a GitHub Copilot átfogóbb biztonsági keretet kínál olyan funkciókkal, mint a sebezhetőség szűrése, AI-alapú megelőzés és robusztus adatvédelmi intézkedések. A DeepSeek -t viszont a gyenge biztonsági szűrők, a jelentős adatok megsértése és a nem megfelelő titkosítási gyakorlatok sújtják, ami magasabb kockázatot jelent a felhasználók számára.
Idézetek:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/36657117/github-copilot-eplicating-vulnerabilities-secure-code
[2] https://www.esentire.com/blog/deepseek-ai-what-security-leaders-need-to-know-about-bits-security-kockázatok
[3] https://accessorange.com/choosing-ai-copilot-vs-deepseek/?swcfpc=1
[4] https://blog.gitguardian.com/github-copilot-security-and-privacy/
[5] https://krebsonsesecurity.com/2025/02/experts-flag-security-privacy-rivacy-rivacy-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-thlobc
[8] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reason-models