DeepSeek在政务金融等领域的应用激活网络安全市场，大模型安全问题引关注

“目前，询问更多的客户集中在公共安全，电力，能源，运营商，金融技术，运输，科学，教育，文化和保健行业以及其他行业。”

由于DeepSeek在许多领域（例如政府事务，金融，通讯，汽车和能源）表现出了巨大的应用潜力，因此曾经弱的网络安全市场已被激活。在最近接受凯利安斯记者的采访中，上市公司Shengbang Security的副总裁兼董事会秘书Yuan Xiandeng透露了这一点。

国家网络安全信息中心最近发表了一份声明，称Ollama开源跨平台大型模型工具的默认配置具有安全风险，例如未经授权的访问和模型盗窃。鉴于目前非常广泛的大型模型的研究，部署和应用非常广泛，因此大多数用户使用Ollama进行私人部署，并且没有修改默认配置，默认配置构成了数据泄漏，计算功率盗窃和服务中断等安全风险，这非常容易导致网络和数据安全事件。

“大型模型的安全问题是传统网络安全行业之外的新机会。”最近，360 Group的创始人周·洪吉（Zhou Hongyi）告诉Cailianshe Reporters，360注意到有关实施地方政府和中央国有企业的私有化部署的敏感数据安全访问。模型和企业知识库已集成，并监督了幻觉的紧急安全需求。 360正在使用安全大型模型技术和“成型”方法来构建涵盖上述关键问题的完整程序安全计划。目前，它正在促进计划并联系一些合作。

谁将解决AI时代的安全风险

“完成私有化部署后，尽管数据没有离开域名，但私有化部署并不意味着安全。”

最近，一位负责宽敏Zhicheng的相关人员在接受Cailianshshe Reporter的采访时说，随着AI在越来越多的申请情况下实施，更多的新风险和新的隐藏危险逐渐暴露出来。

最近，随着政府事务，中央国有企业和金融机构代表的DeepSeek，政府和企业部门的普及，已成为进入和应用DeepSeek领域中最受欢迎的群体。

以中央国有企业为例，最近，中国石油库伦大型模型正式完成了DeepSeek Big Model的私有化，为Kunlun Big Model提供了新的引擎，以优化应用程序效果，缩短研发周期，并建立健康的生态系统； State Grid启动了基于多模式大型模型的“明亮电源大型模型”，结合了DeepSeek技术以优化电力行业的应用；中国的huaneng完成了DeepSeek系列模型的当地部署，并在该集团的“ IHN+”移动门户网站上推出了“智能小能源” AI助理，以实现DeepSeek的日常办公室和管理权的增强权； Dongfeng Motor的独立品牌Lantu Automobile已与DeepSeek技术完全连接，Lantu Zhiyin将成为汽车行业中首个集成DeepSeek技术的批量生产模型。

西格华大学中国现代国有企业研究所研究总监周丽莎告诉凯利安·塞恩斯（Cailianshe Reporters），能源中央企业已经实施了多个AI大规模应用程序，以促进智能转型。连接到DeepSeek可以提供更智能的解决方案。 “汽车行业的主要模型可用于企业数据分析和智能决策，以改善智能驾驶和船上的互动能力。运输和物流领域的中央企业可能还可以使用AI技术来优化运输基础设施基础设施建设，物流构建，物流分配计划，在智能的杂货管理，中央企业中促进技术的技术以及在技术方面进行交流等方面的技术，以促进人工企业的领域，技术上的技术，该领域的领域的启动依据，通信技术，网络安全，智能办公室等领域。”

凯利安斯（Cailianshshe）记者注意到，在部署模式，三家公司，中国国家石油公司，州管道网络集团和中国国家海上石油公司方面，已经阐明了私有化部署模型，以及国家能源集团，南方电力电网和其他公司确定了本地化部署模型。州电网，Sinopec和CNOOC还强调了国内计算能力环境的部署。

北京社会科学学院的副研究人员王彭（Wang Peng）认为，由于数据存储在企业内部或私人云中，因此企业对数据有完全控制，因此数据安全性和隐私保护的程度相对较高，因此本地化部署和私有化部署。国内计算能力环境的部署还强调了数据安全性，并且通过独立且可控的硬件和软件系统，可以进一步降低数据泄漏和盗窃的风险。

360组的创始人周Yi在接受凯利安·史（Cailianshshe）记者的采访时说，可预见的将来，地方政府和中央国家拥有的企业与内部的企业紧密相连，尤其是与内部知识基础建立联系，尤其是与内部知识基础建立联系，他们将在大量的政府机构和企业中实现大量的智力和企业的促进，并促进了``促进智力''的形式，并促进了``数字''的形式，并将其促进“数字化”，并促进了“数字化”的发展。 改进。此过程将涉及DeepSeek-R1推理模型的基本模型安全问题，知识基础安全问题和代理安全问题。

周野强调，大型模型的安全问题是一项全新的重要事业。它可以护送大型模型进入政府机构，企业和普通用户，使整个社会更安全，更快地普及大型模型相关的应用程序，并促进生产力的发展。 360不坚持传统思维，并利用系统安全模型的范式创新来抓住机遇并满足与市场大规模模型快速增长相关的安全需求。

周野说，大型模型的深入应用可能面临新的网络安全威胁和挑战。既有传统的技术类别，也有道德和社会层面。包括由模型的“幻觉”，敏感信息和隐私泄漏以及产生有害内容引起的信息误导和决策失真。

国家网络安全公告中心最近透露，当使用Ollma部署大型模型（例如DeepSeek本地）时，将在本地启动Web服务，默认情况下，端口11434在没有任何身份验证机制的情况下开放。该服务直接暴露于公共网络环境，这带来了许多风险。

根据某些机构的统计数据，多达88.9％的运行大型型号（例如DeepSeek）的活跃服务器尚未采取安全措施，这将导致风险，例如盗窃计算能力，数据泄漏，服务中断，甚至大型模型的删除。

负责宽兴的相关人士告诉凯利安·赛记者，在促进智能发展的过程中，安全不能成为智能转型速度的障碍，也不能成为智能结构中的盲点。因此，政府和企业单位需要在整个生命周期中不断建立人工智能系统的“本地安全”能力，并提高他们对人工智能系统的安全性和稳定性的控制。

网络安全需求被激活

Cailianshe记者注意到，不同机构的统计数据和统计切入点存在差异，因此特定的市场规模数据是不同的，但是总体趋势显示出增长趋势。

根据IMedia咨询数据，中国网络安全市场的规模约为683.6亿元人民币，同比增长8.0％。预计中国网络安全市场的规模预计将增加到884.4亿元人民币。

《中国研究所工业报告》预测，2024年的市场规模将达到721亿元人民币。

随着DeepSeek的流行，预计网络安全市场将扩大。

CITIC咨询网络和数据安全研究中心发布的一份报告显示，在2025年，政府和企业用户对网络安全的投资仍将更加谨慎，中国网络安全市场的规模也将慢慢恢复，预计将保持低于5％的增长率，市场规模近1000亿元。

据新建造的智能基础设施，天毒素技术集团副总裁Lu Yanhui认为，大型模型系统本身需要满足基本的网络安全和数据安全合规性要求，这将为传统的合规性需求驱动的网络安全市场带来一些渐进式增长，例如社会保护和机密性和机密性评估。

卢扬伊告诉凯利安斯记者，地方政府和中央国有企业对网络安全和数据安全的要求极高。他们对DeepSeek的大规模访问将直接推动相关网络安全产品和服务的采购需求，并促进网络安全市场规模的进一步扩展，这对整个网络安全行业来说是一件好事。

Shengbang安全副总裁兼董事会秘书Yuan Xiandeng持有相同的观点。 “网络安全是一种伴随产品。随着新技术和新方案的出现，新的网络安全问题将出现；与此同时，大型模型本身的安全问题也将为网络安全行业带来新的商机。”

Yuan Xiandeng向Cailianshe记者透露，主流大型模型（例如Shengbang Security DeepSeek）已经实现了诸如资产识别，脆弱性分析，威胁检测等的智能生成，并完成了基于AI基于AI的降低风险分析，攻击保护，攻击保护，攻击保护，攻击保护，攻击保护，攻击性检测等核心引擎的重建。目前，询问更多的客户集中在公共安全，权力和能源，运营商，金融技术，运输，科学，教育，文化和保健行业以及其他行业。

负责东智宗的相关人员告诉记者，诸如地方政府，中央国有企业和金融机构等客户对数据安全和隐私保护的要求非常高。因此，通过简单，方便，安全有效的AI私有化部署解决方案（例如多合一），它可以满足政府和企业机构的保护要求，以确保数据安全和数据隐私。

最近，Yongxin Zhicheng发布了“ Yuanfang”本地安全模型多合一机器和本地安全行业Big Model（量身定制）产品和解决方案。其中，“ Yuanfang”本地安全模型多合一机器的价格为200,000元（春季试用版），引起了市场关注。

一位负责Yongxin Zhicheng的相关人员向Cailianshshe记者说：“该公司最近的询问量和研究活动增加了。此外，该公司的“ Yuanfang”本地安全模型多合一产品也吸引了更多的咨询并带来了用户订单。

一个相关的人Zhicheng负责人还说，将来，它将继续增加研发投资，加深与地方政府以及中央和国有企业的合作，并进一步扩大其在大型模型的私有化部署以及大型安全轨道的私有化部署中的市场份额。

在360个方面，周田透露，360使用人工智能技术重塑安全模式，采用了“成型”的方法来处理新问题，并依靠安全模型技术来建立基本模型的全链接安全系统，确保对知识基础的访问权限，对知识基础的访问以及智能的身体进行行为监控，以使政府和企业对“数字化和智能”和《智能》的转换和智能变革和智能变换。

卢扬伊（Lu Yanhui）在天智毒素上透露，一方面，他组织了一个AI技术研究团队和进攻性和防御性的研究团队，以深入分析大型模型的安全漏洞，对大型模型的研究攻击方法，将研究成果转化为知识和规则，并增强安全检测和保护产品的能力；另一方面，该公司继续基于大型和小型模型之间的协作，深入整合安全性和智能，并不断提高其通过明智地升级现有的安全系统来对抗新威胁的能力进行安全技术研究。