今天小编分享的互联网经验：DeepSeek私有化部署，隐私数据安全如何守护？，欢迎阅读。
随着全球 AI 技术的迅猛发展，大模型技术逐渐渗透到各行各业。从 ChatGPT 引领的 AI 革命，到 Sora 重塑内容生产方式，再到 DeepSeek 开年之际的技术突破，各大厂商纷纷加入大模型的快速迭代进程，推动着这一领網域的持续创新。
然而，随着大模型技术的应用普及，数据隐私问题也愈加突出：用户对话被恶意爬取、企业核心数据泄露、跨国数据传输遭遇黑产攻击……在享受技术创新带来便利的同时，如何保障数据安全已经成为无法回避的重要议题。
大模型面临的隐私、安全与信任挑战
在大模型训练过程中，海量数据被广泛应用，其中可能涵盖个人健康信息、财务数据、地理位置及企业敏感信息等。一旦发生泄露，不仅会引发严重的隐私风险和财产损失，还可能损害品牌声誉。尤其是在医疗、金融等行业，数据泄露的影响不止经济损失，还可能引发信任危机。
（图片来源于光明网）
数据泄露风险在数据传输环节尤为明显
在大模型的使用过程中，用户通过网络将数据传输到云端伺服器进行处理，由于数据传输依赖公有网络，信息在传输过程中可能遭到黑客攻击和窃取。尽管开源模型可实现本地部署，但由于本地设备的性能限制，实际应用中仍需依赖第三方平台。数据上传过程中，如何保障数据的安全成为关键问题。
数据链路层加密解决方案，守护大模型应用中的数据传输安全
与传统的 IPSec VPN、SSL VPN 等加密方式不同，盛邦安全数据链路层加密解决方案通过硬體嵌入式系统实现超低延迟的信息加密传输，保障各系统节点、异地机构之间的数据传输安全；采用国家商用密码算法，在链路层对数据包进行加密和认证保护，避免增加网络节点或配置 IP，可实现即插即用。
硬體平台采用 CPU+MCU+FPGA 架构，MCU 负责密钥管理和非对称密码算法服务，FPGA 实现数据加解密，CPU 负责控制平面，处理平面和控制管理平面的分离设计，可靠性更强、性能更高；链路加密产品加密传输性能已经达到 100Gbps，延迟在 20us 以内。并支持点到点、点到多点的多链路复杂网络环境部署，同时具备密钥和策略的集中管理功能，可实现密钥的自动生成、分发、更换和应急销毁等操作，有效防范伪冒身份非法接入网络信道，以及通过流量劫持、重放攻击等手段导致的数据泄露风险。
盛邦安全数据链路层加密解决方案，帮助用户在享受高效、快捷的大模型应用的同时，无需担心输入的隐私数据在上传过程中被窃取或被篡改，在保障 AI 新技术带来的良好体验的基础上为用户隐私和数据安全保驾护航。
