Github Copilot ve Deepseek, güvenliğe farklı yaklaşımlara sahip iki AI aracıdır. İşte güvenlik önlemlerinin ayrıntılı bir karşılaştırması:
Github Copilot Güvenlik Önlemleri
Github Copilot, kullanıcı verilerini korumak ve güvenlik açıklarını önlemek için çeşitli sağlam güvenlik özelliği içerir:
1. Güvenlik Açığı Filtreleme Sistemi: GitHub Copilot, kod önerilerini daha güvenli hale getirmek için tasarlanmış yeni bir güvenlik açığı filtreleme sistemine sahiptir. Bu sistem, sert kodlanmış kimlik bilgileri, SQL enjeksiyonları ve yol enjeksiyonları gibi yaygın savunmasız kodlama modellerini hedeflemektedir [1].
2. AI tabanlı güvenlik açığı önleme: Copilot, güvensiz kodlama modellerini gerçek zamanlı olarak engellemek için AI tabanlı bir sistem kullanır. Bu, kapsamlı bir güvenlik deneyimi sağlamak için kod taraması, gizli tarama ve bağımlılık yönetimi gibi GitHub gelişmiş güvenlik özellikleri ile birleştirilmiştir [1].
3. Veri Gizliliği ve Korunması: Github Copilot, özellikle kurumsal sürüm, hassas bilgilerin sızdırılmamasını sağlar. Kamu kodu depoları üzerinde eğitilir, maruz kalma risklerini azaltır ve kullanıcılar Copilot'un özel depolara erişmesine izin vermeyi tercih edebilirler [7].
4. Manuel Gözden Geçirme Önerileri: GitHub ve Güvenlik Uzmanları, organizasyonel kodlama standartlarını ve güvenlik yönergelerini karşılamasını sağlamak için Copilot tarafından oluşturulan kodun manuel incelemelerini önermektedir. GGShield ve Taahhüt Öncesi kancalar gibi araçlar kötü niyetli bağımlılıkların ve güvenlik açıklarının belirlenmesine yardımcı olabilir [4].
Deepseek güvenlik önlemleri ve güvenlik açıkları
Buna karşılık, Deepseek'in çeşitli güvenlik endişeleri vardır ve kopilota kıyasla sağlam önlemler yoktur:
1. Zayıf Korumalar: Deepseek'in güvenlik filtreleri, hızlı yükselme ve geçici çözümleri kodlama gibi teknikler kullanılarak kolayca atlanır. Bu, kötü amaçlı yazılım kılavuzları gibi zararlı içerik üretmeye karşı savunmasız hale getirir [2] [8].
2. Veri maruziyeti: Deepseek, bir milyondan fazla AI etkileşim günlükleri, API anahtarları ve arka uç kimlik bilgilerinin maruz kalması da dahil olmak üzere önemli veri ihlalleri yaşamıştır. Bu yetersiz operasyonel güvenlik uygulamalarını vurgulamaktadır [2] [3] [5].
3. Güvensiz Şifreleme: Deepseek iOS uygulaması, şifrelenmemiş veri iletimine izin vererek uygulama aktarım güvenliğini (ATS) devre dışı bırakır. Ayrıca, sert kodlanmış anahtarlarla kullanımdan kaldırılmış bir şifreleme algoritması (3DES) kullanır ve güvenliği daha da tehlikeye atar [5].
4. Uyumsuzluk ve düzenleyici önlemlerin eksikliği: Microsoft'un düzenleyici uyumluluk sağlayan güvenli ekosisteminde faaliyet gösteren Copilot'un aksine, Deepseek sağlam uyum önlemlerinden yoksundur. Bu, yüksek veri koruma standartları gerektiren endüstriler için daha az uygun hale getirir [3].
Özetle, Github Copilot, güvenlik açığı filtreleme, AI tabanlı önleme ve sağlam veri koruma önlemleri gibi özelliklere sahip daha kapsamlı bir güvenlik çerçevesi sunar. Öte yandan Deepseek, zayıf güvenlik filtreleri, önemli veri ihlalleri ve yetersiz şifreleme uygulamaları ile boğuşuyor ve bu da kullanıcılar için daha yüksek bir risk haline getiriyor.
Alıntılar:
[1] https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/366571117/github-copilot-plicecating-vnerBerability-suncure-code
[2] https://www.esentire.com/blog/deepseek-ai-a-sority-leaders-need-to-now-about-its-security-risks
[3] https://accessorange.com/choosing-aicopilot-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-eepseek-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-ing-7lobc
[8] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-depseek-and-frontier-weasoning-modeller