本地化部署 DeepSeek 能避免安全問(wèn)題？

在今年春節(jié)期間，最近國(guó)產(chǎn)的推理大模型 DeepSeek R1 很火，我們經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)，推理效果非常棒，可以說(shuō)是階段性的技術(shù)突破。

不過(guò)，每次中國(guó)優(yōu)秀的明星產(chǎn)品或企業(yè)崛起之時(shí)，總會(huì)遭到一些境外不法勢(shì)力的暗中阻擊。上一次是《黑神話：悟空》全球上線后，遭遇了海外 60 個(gè)僵尸網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模攻擊，而這次 DeepSeek 上線以來(lái)，也遭遇了包括僵尸網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的多輪攻擊，攻擊方式一直在進(jìn)化和復(fù)雜化。

既然網(wǎng)絡(luò)有被攻擊的風(fēng)險(xiǎn)，很多人就希望本地化部署 DeepSeek，那么，本地化部署 DeepSeek 簡(jiǎn)單嗎 ? 部署完成后就可以避免安全問(wèn)題發(fā)生了嗎 ?

本地化部署 DeepSeek

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大模型在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。傳統(tǒng)的大模型需要將大量數(shù)據(jù)上傳到云端進(jìn)行訓(xùn)練和 inference，而本地化部署通過(guò)在設(shè)備端運(yùn)行預(yù)訓(xùn)練模型，能夠避免對(duì)敏感數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸，從而提升數(shù)據(jù)隱私保護(hù)能力。

但是，很多人對(duì)于本地化部署大模型還比較陌生，其實(shí)操作起來(lái)并不復(fù)雜。

除了 8b 模型外，下面的這張截圖就可以確定，對(duì)號(hào)入座即可。注意：只需看你的顯卡顯存大小，顯存大小如果夠用了就可以運(yùn)行，顯卡的性能不太重要，即使是老顯卡 1080、2080 等都有很好的效果。

明確了用戶可以使用多大參數(shù)的模型，接下來(lái)就來(lái)部署。訪問(wèn) Ollama 官網(wǎng)，搜索 deepseek，找到 R1 模型。可以選擇更大參數(shù)量的 R1 模型，我們上面的命令是運(yùn)行的 8B 大小的模型。模型參數(shù)越大，效果越好。

此后，Windows 可以使用 CMD、Powershell 運(yùn)行 ollama 命令。MacOS 可以使用 iTerm、Terminal。

在部署完成后，用戶就可以在本地與 DeepSeek 交流。

另外，如果用戶需要面向一些隱私場(chǎng)景，數(shù)據(jù)不方便上傳到外網(wǎng)。通過(guò)向量數(shù)據(jù)庫(kù) +RAG，構(gòu)建個(gè)人知識(shí)庫(kù)。支持本地和遠(yuǎn)程向量數(shù)據(jù)庫(kù)、agent 工具等。

以 paper 為例，上傳個(gè)人知識(shí)庫(kù)后，會(huì)自動(dòng) embedding 并存入向量數(shù)據(jù)庫(kù)，即可開(kāi)啟聊天，查資料等。

值得注意的是，大模型本地化部署通常包括以下幾個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)：

1. 模型壓縮與量化：為適應(yīng)邊緣設(shè)備的計(jì)算資源限制，通常采用模型壓縮和量化技術(shù)。模型壓縮通過(guò)移除冗余參數(shù)或優(yōu)化算法減小模型尺寸 ; 量化則通過(guò)將模型權(quán)重表示為有限精度浮點(diǎn)數(shù)，降低存儲(chǔ)和計(jì)算需求。

例如，常見(jiàn)的壓縮算法包括剪枝 ( 去除不重要的神經(jīng)元連接 ) 和知識(shí)蒸餾 ( 將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型中 ) ，而量化方法如 INT8 量化可將模型權(quán)重從 32 位浮點(diǎn)數(shù)量化為 8 位整數(shù)，顯著減少模型存儲(chǔ)空間和計(jì)算量。

2. 模型固件加密：在本地化部署中，模型核心邏輯需嵌入硬件固件，以防止惡意篡改或逆向工程。這涉及對(duì)硬件設(shè)計(jì)進(jìn)行封閉式處理，并嚴(yán)格進(jìn)行安全審計(jì)。

例如，采用專(zhuān)用指令執(zhí)行環(huán)境或安全處理器，確保程序正常執(zhí)行，防止惡意代碼注入。

3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取：本地化部署需在設(shè)備端完成數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，這一過(guò)程可能暴露部分?jǐn)?shù)據(jù)信息。因此，如何在保證數(shù)據(jù)隱私的前提下完成特征提取，是一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

例如，可采用差分隱私技術(shù)，在數(shù)據(jù)中添加噪聲，保護(hù)用戶隱私，同時(shí)盡量不影響模型性能。

雖然，本地化部署降低了計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，還提高了服務(wù)響應(yīng)速度，但與此同時(shí)，也引發(fā)了一系列新的安全問(wèn)題。如何在本地化部署中確保模型的安全性和用戶數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，成為當(dāng)前 AI 研究中的重要課題。

大模型本地化部署也有安全問(wèn)題 ?

如今，隨著大模型項(xiàng)目需求不斷增長(zhǎng)，各類(lèi)開(kāi)源框架層出不窮。這些框架極大提升了開(kāi)發(fā)效率，降低了構(gòu)建 AI 應(yīng)用的門(mén)檻，同時(shí)也打開(kāi)了新的攻擊面。在 AI 場(chǎng)景下，為了使大模型能處理各項(xiàng)業(yè)務(wù)需求，通常會(huì)賦予其包括代碼執(zhí)行在內(nèi)的多項(xiàng)能力，這在帶來(lái)便捷的同時(shí)，也提供了更多攻擊系統(tǒng)的可能性。

首先是數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險(xiǎn)，在本地化部署中，用戶數(shù)據(jù)直接暴露在設(shè)備端，若設(shè)備未充分保護(hù)，攻擊者可通過(guò)物理或網(wǎng)絡(luò)方式獲取用戶數(shù)據(jù)。例如，攻擊者可能利用設(shè)備的漏洞或弱密碼，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)入侵設(shè)備，竊取存儲(chǔ)在本地的數(shù)據(jù)。

其次是模型權(quán)重盜竊，模型的核心權(quán)重是其性能的關(guān)鍵，本地化部署使權(quán)重存儲(chǔ)在邊緣設(shè)備中，如何防止權(quán)重被盜竊或篡改成為重要問(wèn)題。一旦權(quán)重泄露，攻擊者可輕松復(fù)制模型并進(jìn)行惡意使用。例如，攻擊者可能通過(guò)逆向工程或側(cè)信道攻擊，獲取模型權(quán)重。

再次是逆向工程風(fēng)險(xiǎn)，大模型的開(kāi)放性使其結(jié)構(gòu)和參數(shù)難以完全理解，攻擊者可能通過(guò)對(duì)模型輸出的觀察，反推出模型內(nèi)部邏輯，找到潛在漏洞或弱點(diǎn)。例如，攻擊者可通過(guò)分析模型的輸出結(jié)果，推測(cè)其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，從而找到攻擊切入點(diǎn)。

最后是授權(quán)綁定問(wèn)題，本地化部署需確保僅授權(quán)用戶或設(shè)備訪問(wèn)和使用特定模型，這涉及如何有效綁定模型權(quán)限與身份認(rèn)證。例如，攻擊者可能通過(guò)偽造身份認(rèn)證信息，非法訪問(wèn)和使用模型。

面對(duì)以上的問(wèn)題我們就沒(méi)有辦法解決了嗎 ? 可以從以下幾個(gè)方面提出解決方案：

一、 加密技術(shù)的應(yīng)用：在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)用戶輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，確保數(shù)據(jù)泄露時(shí)無(wú)法被有效解密。同時(shí)，在模型權(quán)重傳輸中使用加密技術(shù)，如基于密鑰的一致性加法 ( PAKE ) ，保護(hù)模型權(quán)重不被竊取。

例如，采用對(duì)稱(chēng)加密算法 ( 如 AES ) 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性。

二、 安全硬件設(shè)計(jì)：將安全功能集成到硬件層面，例如通過(guò)專(zhuān)用指令執(zhí)行環(huán)境或安全處理器保護(hù)模型運(yùn)行過(guò)程。這些硬件可確保程序正常執(zhí)行，防止惡意代碼注入。

例如，采用 Intel SGX ( Software Guard Extensions ) 等安全硬件技術(shù)，為模型運(yùn)行提供安全的執(zhí)行環(huán)境。

三、 分離數(shù)據(jù)與模型：通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象和符號(hào)化處理，使用戶無(wú)法直接接觸原始數(shù)據(jù)，即使模型權(quán)重泄露，也無(wú)法獲取實(shí)際數(shù)據(jù)信息。

例如，采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)分離策略，將數(shù)據(jù)和模型分離，確保數(shù)據(jù)隱私。

四、 分層權(quán)限管理：采用基于角色的訪問(wèn)控制 ( RBAC ) 或基于屬性的隱私保護(hù)技術(shù)，確保不同用戶或設(shè)備僅能訪問(wèn)其授權(quán)范圍內(nèi)的模型和數(shù)據(jù)。

例如，為不同用戶分配不同權(quán)限，通過(guò)身份認(rèn)證和授權(quán)機(jī)制，限制用戶對(duì)模型和數(shù)據(jù)的訪問(wèn)。

關(guān)于本地化部署大模型的安全問(wèn)題，一直以來(lái)，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都在積極探索，一些代表性的技術(shù)包括量子隨機(jī)數(shù)生成器用于加密、聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型聯(lián)邦與差分等方法，以及基于零知識(shí)證明的新型認(rèn)證方案。

寫(xiě)在最后

一直以來(lái)，本地化部署作為人工智能發(fā)展的重要方向，雖然面臨諸多安全挑戰(zhàn)，但通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和協(xié)同研究，這些問(wèn)題是可以得到有效解決的。未來(lái)的研究可能會(huì)更加關(guān)注如何在模型復(fù)雜性和安全性之間找到平衡點(diǎn)，以及如何將先進(jìn)的加密技術(shù)與 AI 算法更好地結(jié)合起來(lái)。

總之，包括 DeepSeek 在內(nèi)的本地化部署為大模型帶來(lái)了更多的可能性，同時(shí)也需要我們投入更多的努力來(lái)確保其安全性和隱私保護(hù)能力。通過(guò)多維度的技術(shù)創(chuàng)新和嚴(yán)格的安全設(shè)計(jì)，我們有望在未來(lái)讓本地化部署不僅安全可靠，而且能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。