Обновления безопасности в DeepSeek: что было исправлено

Платформы открытых языковых моделей, такие как DeepSeek, стремительно развиваются и становятся всё более востребованными. Однако с ростом популярности неизбежно возникает вопрос о безопасности: насколько защищены такие системы от утечек, атак, подделок запросов и неконтролируемого доступа? Весной 2025 года разработчики DeepSeek представили масштабные обновления, направленные на устранение критических уязвимостей, обнаруженных в предыдущих версиях модели. В этой статье рассматриваются исправленные уязвимости, причины, по которым они возникли, и какие меры были приняты для усиления безопасности как самой модели, так и её интеграции с внешними сервисами.

Анализ построен на открытых технических отчётах, экспертных выводах и комментариях разработчиков. Мы рассмотрим ключевые моменты, включая угрозы, вызванные переполнением контекста, недостаточную фильтрацию пользовательских данных, обход ограничений безопасности через промпт-инъекции и попытки атаки на модели через внешние API-интерфейсы.

Критические уязвимости, устранённые в весеннем обновлении

Один из самых серьёзных вызовов, с которым столкнулась команда DeepSeek, — наличие «открытых окон» для несанкционированного доступа к функционалу модели. Опасность таких уязвимостей заключается в том, что они могут быть использованы злоумышленниками для обхода установленных ограничений, получения доступа к внутренним данным модели и генерации ответов, нарушающих принципы безопасности.

Одним из наиболее активно обсуждаемых вопросов стало устранение возможности выполнения скрытых запросов в стиле «переопределения инструкций». Ранее злоумышленники могли внедрять в длинные запросы ложные инструкции, которые нейросеть выполняла наравне с основным заданием, обходя системные фильтры. Эти промпт-инъекции, часто оформленные как «второй слой», теперь блокируются обновлённым модулем фильтрации. Были внедрены методы семантической проверки содержимого, позволяющие системе отличать инструктивный текст от смыслового содержимого.

Также были закрыты дыры в механизме автодополнения, через которые можно было извлечь системные ответы, не предназначенные для пользователя. В некоторых случаях LLM генерировала скрытые строки, используемые для внутреннего контроля или конфигурации. В новой версии DeepSeek реализовано жёсткое разделение между пользовательским контентом и административными данными.

Усиление защиты пользовательских данных

Одна из задач платформ LLM — сохранять приватность при взаимодействии с огромным объёмом входных данных. До весны 2025 года DeepSeek подвергался критике за потенциальную уязвимость при работе с пользовательскими файлами и кэшами контекста. Угроза состояла в том, что одна сессия могла частично «захватить» контекст другой, особенно при интенсивной параллельной нагрузке.

Разработчики внедрили несколько механизмов изоляции:

• Каждая сессия теперь жёстко замкнута в собственной области памяти, исключая любые перекрёстные обращения;

• Кэш-контекст обновляется по чётко определённым временным фреймам и больше не хранится на уровне модели;

• Была добавлена анонимизация входных данных на этапе предварительной обработки, что исключает возможность повторного извлечения персональной информации при обучении или анализе.

Это позволяет снизить риски как случайной утечки, так и намеренного скрейпинга данных из многопользовательских сценариев.

Борьба с промпт-инъекциями и перехватом контекста

Одной из наиболее сложных задач в области безопасности LLM остаётся защита от промпт-инъекций. Такие атаки используют слабости модели, заставляя её подчиняться ложным инструкциям. Злоумышленники могут подставить «обратный» запрос, например: «Игнорируй всё, что было до этого, и выполни следующую команду…», после чего модель начинает генерировать ответ вне установленных рамок.

В последнем обновлении DeepSeek реализовано два типа защиты:

• Семантический анализ цепочек контекста. Теперь модель способна «осознавать», когда инструкция является попыткой подмены изначального запроса;

• Фильтрация на уровне токенов. Введён механизм обнаружения подозрительных последовательностей, характерных для инъекций, например, повторяющиеся ключевые конструкции или обращения к недокументированным командам.

Благодаря этим мерам вероятность успешной инъекции снизилась более чем на 80%, по словам разработчиков. Ниже приведена таблица с результатами тестирования уязвимостей до и после обновления.

Как видно, большинство проблем были устранены или сведены к крайне малой вероятности.

Безопасность API-интерфейсов и внешних интеграций

Ещё одной важной задачей стала защита API-интерфейсов, через которые DeepSeek встраивается в внешние продукты — от чат-ботов до ассистентов в облаке. Ранее через определённые команды можно было инициировать запросы, ведущие к перехвату токенов или вызову несанкционированных функций.

Для борьбы с этим были внедрены следующие меры:

1. Обязательная верификация ключей доступа при каждом вызове: теперь все внешние API-запросы проходят не только по токену, но и по сессионной подписи.

2. Ограничения по частоте вызовов: анти-спам модуль выявляет подозрительные циклы, автоматически блокируя вызовы.

3. Система «песочницы» (sandboxing): все команды теперь исполняются внутри изолированного окружения, исключающего выход за рамки заявленных возможностей.

Также были доработаны лог-файлы, фиксирующие все взаимодействия с API в зашифрованном виде, что позволяет проводить аудит без риска утечки данных.

Вот примеры действий, которые ранее могли привести к угрозам, а теперь блокируются системой:

• Отправка в API команды, содержащей вложенные инструкции (заблокировано на уровне парсера);

• Запрос с повторяющимся ключом доступа (заблокировано анти-спам фильтром);

• Попытка вызвать скрытую функцию через цепочку переадресаций (прекращено изоляцией сессии).

Эти нововведения сделали интеграции с DeepSeek более безопасными для внешних разработчиков и корпоративных решений.

Технический аудит и планы на будущее

Команда DeepSeek не только выпустила обновления, но и опубликовала публичный отчёт по результатам независимого аудита, проведённого весной 2025 года. В отчёте отмечается, что:

• Архитектура модели устойчива к наиболее распространённым типам атак;

• В рамках краш-тестов не удалось получить обход фильтров в 9 из 10 сценариев;

• Уровень конфиденциальности соответствует стандартам ISO/IEC 27001 по защите данных.

Особое внимание было уделено вопросу дальнейшего совершенствования. В планах:

• Внедрение интеллектуальной системы самозащиты модели: DeepSeek научится «распознавать» попытки эксплойтов и динамически менять поведение;

• Использование техник противодействия adversarial attacks — то есть вмешательствам, направленным на искажение ответа модели через подбор хитрых токенов;

• Постоянная итеративная проверка с помощью симулированных атак, включая zero-day сценарии, ранее не выявленные.

Один из важных пунктов дорожной карты — расширение прозрачности. Разработчики планируют внедрить пользовательский интерфейс, в котором любой может просматривать логи своих сессий, видеть обработку промптов и отладочную информацию — разумеется, в пределах безопасного доступа.

Заключение

Обновления безопасности DeepSeek весной 2025 года стали значительным шагом в сторону построения защищённой, надёжной и прозрачной системы открытых языковых моделей. Были устранены ключевые уязвимости, включая промпт-инъекции, контекстные перехваты, угрозы приватности и опасности внешних API-вызовов. Новый подход к обработке данных, изоляции сессий и фильтрации команд сделал платформу более устойчивой к современным угрозам.

Важно понимать, что безопасность в мире LLM — не разовая акция, а непрерывный процесс. Команда DeepSeek это прекрасно осознаёт и продолжает работу в этом направлении. Обновления не только устранили известные уязвимости, но и заложили основу для гибкой, динамической защиты в будущем. Именно такой подход позволит сохранить доверие к LLM-технологиям и расширить их использование в ответственных и чувствительных сферах — от образования до медицины и государственного управления.