用API调用DeepSeek，到底安全不安全？

最近，总有吃瓜群众问：通过API的方式，来调用市面上各种DeepSeek服务，到底安全不安全，会不会造成隐私或者数据泄露？

先说结论：不安全！

无论是通过API还是通过网页版，或者各种APP客户端，都存在一定的安全风险。

具体存在哪些风险呢？

首先明确一点，当通过API或者WEB/APP使用大模型服务的时候，你的Prompt信息（输入的文本、问题、指令，提交的图片或者文档等等），都会被传送到公网和云端服务器。

那么以下环节，就可能存在风险

1、数据传输风险

当你通过网络将数据发送到云端API时（网页版也一样），如果这个链接不是HTTPS加密的，那么，你就要小心了，数据可能会被拦截或窃听。

当然，绝大多数正规服务提供商都会默认使用加密传输，但是，也不排除某些草台班子搞出“超纲”的操作。（尤其要注意某些山寨的或者廉价的服务商）

2、服务提供商的隐私政策与存储策略

用户提交到服务器端的数据，在大模型完成推理任务后，这些数据默认会被“短暂保存”，主要用于日志、合规审计、服务优化等目的（这是作为服务商必须的，也是合理正当的）。

但不排除数据会被长期保存，并被用于训练，这需要看不同服务商的隐私政策。

所以，大家在使用注册使用服务的时候，一定要仔细看用户协议和隐私政策，确认数据是否会被存储、如何存储、存储多久，以及数据是否会被使用。

比如DeepSeek官方API的用户协议，是这样写的

这是另外一家第三方API提供商的协议，明确说明不会访问和使用。

当然因为这是一家纯纯的第三方，并没有自家的模型，所以不拿数据去训练也是理所应答的。

我们再看ChatGPT的协议，就很霸道了。

明确说了会将数据用于训练，不过他们也给了一个可选的通道，允许用户禁止自己的数据用于训练。

当然，对于商业用户，OpenAI默认不会把他们的数据拿去训练。

不管协议怎么约定，数据在别人手里，总还是让人觉得不妥帖的。

与本地部署的模型相比，云端API意味着你无法完全控制数据的处理环境，你必须依赖服务提供商的承诺和能力来保护数据。

3. 大模型服务商自身的安全能力

即使API服务商“一心向善”，恪守不碰数据的原则。

但如果他们安全能力不足（比如服务器被黑客攻击），你的数据仍然会面临泄露风险。

选择有良好声誉、技术实力雄厚、具备强大安全认证（如ISO 27001）的提供商可以降低这种风险。

4. 本地RAG知识库的数据泄露

还有一种典型的应用场景，那就是在调用API的同时，本地部署了知识库做RAG。

有小伙伴问：本地的知识库会被传输到云端吗？

我们先来看一下完整的数据交互流程，由于增加了RAG，整个流程多了两步。

通过这个流程可见，本地知识库在使用过程中，并不会被完整上传到云端。

但是与用户问题最相关知识片段，会被上传、存储。

所以，使用RAG，不仅当前提交的内容有泄露风险，本地知识库也会泄露，知识库中要避免存储敏感信息（隐私数据、商业机密）。

总的来说，调用云端大模型API服务确实有一定的数据泄露风险，如果有严苛的合规要求和数据安全需求，建议选择以下方案

1、完全本地化部署：一体机、本地化集群、专属云等，牺牲灵活性和成本来换安全。

2、云上专属模型部署：选择可靠的、有数据安全背书的AI Infra服务商，部署专属模型。

3、如必须调用API，则增加数据脱敏措施，避免提交敏感数据，或者在知识库中存放敏感数据。

当然，本地化部署并不一定就比云上安全，这取决于本地的安全防护能力、运维水平和安全意识。

就好比，把钱放在家里未必比放在银行保险柜安全。