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引言

随着DeepSeek模型在企业关键业务中的深入应用，模型安全已成为不可忽视的重要议题。本文将从实际攻防对抗经验出发，系统剖析DeepSeek模型面临的安全威胁，提供覆盖输入过滤、输出净化、权限控制等环节的立体防御方案，并分享红蓝对抗中的最佳实践，助力企业构建安全可靠的AI应用体系。

一、模型安全威胁全景分析

1.1 攻击类型与危害评估

攻击类型	典型表现	潜在危害等级
提示注入	绕过系统指令执行恶意操作	高危(9.2/10)
训练数据投毒	植入偏见或后门行为	极高危(9.8/10)
模型逆向工程	提取训练数据或商业逻辑	中高危(7.5/10)
资源耗尽攻击	构造长文本耗尽计算资源	中危(6.0/10)

1.2 安全防护四层架构

graph TDA[输入层] -->|文本净化| B[模型层]B -->|输出过滤| C[应用层]C -->|审计追踪| D[系统层]

二、输入安全防护体系

2.1 多级文本过滤系统

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