得帆

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，诸如DeepSeek的大模型凭借其卓越的性能以及开源属性，赢得了众多公司与个人的青睐，私有化部署逐渐成为一种显著趋势。

然而，在这股浪潮之下，与之相伴的安全风险也日益凸显，犹如隐藏的暗礁，给企业和个人带来了巨大的安全隐患。

私有化部署DeepSeek的安全风险

AI API滥用与越权

根据权威机构的调查数据显示，在私有化部署DeepSeek之后，企业中高达95% 以上的应用场景都是依赖大模型API进行管理和调用操作。

倘若DeepSeek的API接口未能配置严格且精准的访问控制机制，那么攻击者便极有可能伺机而动，巧妙地利用API滥用或越权访问的手段，非法获取敏感数据，甚至执行一系列未经授权的恶意操作。这不仅存在数据泄漏的风险，还可能导致内部系统无法正常流转。

数据泄露与合规性风险

在私有化部署中，数据的安全性往往依赖于企业的自主管理，而非模型本身的保护机制。由于大部分企业缺乏有效的管理手段，用户在使用大模型时，能够轻易访问敏感数据，从而引发数据泄露问题。

除此之外，这些数据还可能涉及数据隐私、跨境传输等合规性问题。若企业未能严格遵守相关法律法规，将面临法律处罚，陷入合规困境。

审计风险

由于缺乏完善的日志记录和监控系统，内部员工可能会在不经意间或故意导致数据泄露。并且，对于数据泄露事件往往无法准确溯源，难以确定泄露的具体环节、责任人以及泄露的数据范围，这无疑给企业的安全管理带来巨大挑战。

在芯片层到应用编排层的全栈技术协同中，流量管理层作为连接用户请求与模型服务的“神经网络”，是连接用户与模型的“最后一公里”，因此直接决定了服务稳定性、安全性和成本效率。

说明：图中未包含所有产品和技术厂商。

得帆云海豚阿尔法-AI网关，正是瞄准这一痛点而生，在大模型应用整体框架中作为流量层的AI网关。

访问安全

数据安全合规

提示词安全

性能优化

压力分摊：将访问大模型推理服务过程中，必要的鉴权、流量控制、缓存、内容敏感数据保障等工作，交由AI网关实现，为大模型微调和推理过程提供基础的应用设施环境，大模型只需要专注于其复杂的推理任务处理，不需要花费额外的资源和时间去处理这些工作，从而能够提高大模型的性能。
负载均衡：网关能够巧妙地运用负载均衡等先进技术策略，将蜂拥而至的大量API请求智能地、均衡地分配至多个高性能的大型模型服务实例中，这样不仅能够有效避免单点过载，还能显著提升整个系统的并发处理能力和响应速度。
语义缓存：通过向量相似度匹配技术识别语义重复请求（如相似意图的客服问询），优先返回缓存结果，减少大模型重复执行推理的过程，进一步节省对硬件资源的占用。

流量与审计安全

得帆云海豚阿尔法-AI网关通过上述四层防护体系，实现了从入口管控→数据流动→内容生成→事后审计的全闭环安全管理。

得帆云海豚阿尔法-AI网关，不仅是一套工具，更是企业AI落地的“战略基础设施”。它让私有化大模型的安全可控、高效可用、成本可视成为现实，推动AI从“技术炫技”迈向“业务价值创造”。