GitHub Copilot และ Deepseek เป็นเครื่องมือ AI สองตัวที่มีวิธีการที่แตกต่างกันในการรักษาความปลอดภัย นี่คือการเปรียบเทียบรายละเอียดของมาตรการรักษาความปลอดภัย:
มาตรการรักษาความปลอดภัย Copilot GitHub
GitHub Copilot รวมคุณสมบัติความปลอดภัยที่แข็งแกร่งหลายประการเพื่อปกป้องข้อมูลผู้ใช้และป้องกันช่องโหว่:
1. ระบบกรองช่องโหว่: GitHub Copilot มีระบบกรองช่องโหว่ใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อให้คำแนะนำรหัสปลอดภัยยิ่งขึ้น ระบบนี้กำหนดเป้าหมายรูปแบบการเข้ารหัสที่มีช่องโหว่ทั่วไปเช่นข้อมูลรับรอง hardcoded, การฉีด SQL และการฉีดเส้นทาง [1]
2. การป้องกันช่องโหว่ที่อิงกับ AI: Copilot ใช้ระบบ AI-based เพื่อบล็อกรูปแบบการเข้ารหัสที่ไม่ปลอดภัยแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้รวมกับคุณสมบัติการรักษาความปลอดภัยขั้นสูงของ GitHub เช่นการสแกนรหัสการสแกนลับและการจัดการการพึ่งพาเพื่อให้ประสบการณ์ด้านความปลอดภัยที่ครอบคลุม [1]
3. ข้อมูลความเป็นส่วนตัวและการป้องกัน: GitHub Copilot โดยเฉพาะรุ่นองค์กรทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจะไม่รั่วไหลออกมา ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับที่เก็บรหัสสาธารณะลดความเสี่ยงการเปิดรับแสงและผู้ใช้สามารถยกเลิกการอนุญาตให้ Copilot เข้าถึงที่เก็บส่วนตัว [7]
4. คำแนะนำการตรวจสอบด้วยตนเอง: GitHub และผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยแนะนำการทบทวนด้วยตนเองของรหัสที่สร้างโดย Copilot เพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามมาตรฐานการเข้ารหัสขององค์กรและแนวทางความปลอดภัย เครื่องมือเช่น GGSHIELD และตะขอล่วงหน้าสามารถช่วยระบุการพึ่งพาและช่องโหว่ที่เป็นอันตรายได้ [4]
มาตรการความปลอดภัยและช่องโหว่ของ Deepseek
ในทางตรงกันข้าม Deepseek มีข้อกังวลด้านความปลอดภัยหลายประการและขาดมาตรการที่แข็งแกร่งเมื่อเทียบกับ Copilot:
1. การป้องกันที่อ่อนแอ: ตัวกรองความปลอดภัยของ Deepseek สามารถข้ามได้อย่างง่ายดายโดยใช้เทคนิคเช่นการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วและการเข้ารหัสวิธีแก้ไขปัญหา สิ่งนี้ทำให้มีความเสี่ยงที่จะสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายเช่นคู่มือการสร้างมัลแวร์ [2] [8]
2. การเปิดรับข้อมูล: Deepseek มีประสบการณ์การละเมิดข้อมูลที่สำคัญรวมถึงการเปิดรับบันทึกการโต้ตอบ AI มากกว่าล้านบรรทัดคีย์ API และข้อมูลรับรองแบ็กเอนด์ สิ่งนี้เน้นวิธีปฏิบัติด้านความปลอดภัยในการปฏิบัติงานที่ไม่เพียงพอ [2] [3] [5]
3. การเข้ารหัสที่ไม่ปลอดภัย: แอป Deepseek iOS ปิดการใช้งานแอพ Transport Security (ATS) ช่วยให้การส่งข้อมูลที่ไม่ได้เข้ารหัส นอกจากนี้ยังใช้อัลกอริทึมการเข้ารหัสที่เลิกใช้แล้ว (3DEs) กับปุ่ม hardcoded, การรักษาความปลอดภัยที่ลดลง [5]
4. การขาดมาตรการปฏิบัติตามและกฎระเบียบ: ซึ่งแตกต่างจาก Copilot ซึ่งทำงานภายในระบบนิเวศที่ปลอดภัยของ Microsoft เพื่อให้มั่นใจว่าการปฏิบัติตามกฎระเบียบ Deepseek ขาดมาตรการการปฏิบัติตามที่แข็งแกร่ง สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับอุตสาหกรรมที่ต้องการมาตรฐานการปกป้องข้อมูลสูง [3]
โดยสรุป GitHub Copilot นำเสนอกรอบความปลอดภัยที่ครอบคลุมมากขึ้นพร้อมคุณสมบัติเช่นการกรองช่องโหว่การป้องกันแบบอิง AI และมาตรการป้องกันข้อมูลที่แข็งแกร่ง ในทางกลับกัน Deepseek นั้นถูกรบกวนด้วยตัวกรองความปลอดภัยที่อ่อนแอการละเมิดข้อมูลที่สำคัญและแนวทางการเข้ารหัสที่ไม่เพียงพอทำให้มีความเสี่ยงสูงสำหรับผู้ใช้
การอ้างอิง:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/366571117/github-copilot-replicating-vulnerabilitial-insecure-code
[2] https://www.esentire.com/blog/deepseek-ai- what-security-leaders-need-to-know-it-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-ether-frontier-reasoning-models