摘要：为了解决以往主要数据安全防护手段精确度不高、时效性不够等问题,本文采用目前热度较高的大模型DeepSeek进行防护。利用大模型构建出多模态的理解、敏感信息的检出及指令的微调,同时将其应用到数据防泄密系统中,实现数据泄密报警和阻止等功能。在实际企业数据上的测试结果表明,相比于传统规则引擎的数据防泄密系统,DeepSeek的数据防泄露系统使检测结果的误报和漏报减少。

　　关键词：DeepSeek；信息泄露防护；大模型应用；敏感数据识别；企业数据安全

　　0引言

　　受数字化转型浪潮的影响,各类企业迎来了海量数据积累的新时代,在无形之中助长了信息泄露问题的泛滥,对于企业的商业机密、用户的隐私安全以及企业合法合规经营造成了一定的威胁。目前市面上大部分防泄露技术都是利用规则匹配或者是基于静态特征的方法,在面对一些复杂的泄露途径和隐晦表达时会显得束手无策。为了提高数据安全防护等级,文章探究DeepSeek大模型在数据防泄露中的内容理解和敏感数据识别方面的能力。以集成了DeepSeek的数据防泄露系统为原型设计出相应的实时预警、阻断、日志回溯等方案,并进行仿真泄露场景测试和企业真实环境测试。

　　1信息泄露场景与防控需求分析

　　1.1常见信息泄露类型与路径

　　一方面,记录消息包括请求的参数、用户的身份标识、错误的回复等都存在泄露的可能；另一方面,对话系统的对话文字一般不会进行脱敏处理,会有意或无意泄露信息。云端的数据库若没有做好访问控制或者是遭受到攻击,会有大量的数据被泄露出来。针对AI训练数据,如果没有做好相关的加密及数据清洗工作以及对于白名单的检查,在传送过程或者是在调试过程会存在用户隐私、企业机密、受控数据发生泄露的风险,甚至会导致企业发生违法违规的问题。

　　1.2企业级数据合规与保密通信需求

　　在云平台环境中开展业务,数据安全与敏感信息防护已成为系统设计与运营管理的核心要求[1]。数据在采集、传输、处理与共享的全生命周期中,必须具备精准识别与动态防控能力,尤其是在AI训练数据、平台生成内容及用户行为数据等多源异构信息快速流动的背景下。系统需在逻辑架构上实现最小权限控制机制,确保敏感数据仅在必要范围内被访问与处理,防止越权调用与滥用。同时,对于不同数据流动路径,需在物理隔离、访问边界、权限标签等维度构建弹性防护体系。

　　1.3当前防泄露技术存在的精度与时效短板

　　目前使用的数据防泄露(DLP)技术主要是基于关键字、模式匹配、正则表达式等静态规则过滤数据的内容,并对其进行拦截,针对结构化的数据如身份证号码、银行卡号,可以满足基本的需求[2]。但是对于自然语言中的数据,特别是基于语境、有关联性的数据以及多模态数据存在明显的弊端,尤其是对于AI训练数据及云日志里面的隐式敏感数据(如行为轨迹、偏好属性),传统DLP无法正确识别。如表1所示。

       2 DeepSeek模型能力在信息内容理解中的技术优势

　　2.1多模态理解与语义识别能力

　　对于云平台里各类如日志文本、对话数据、API请求以及数据库字段这些不一样的数据源,DeepSeek有很强的多模态理解与语义识别功能[3],还能在不同格式、不同情况下检测敏感信息,检测的精准度更高。用统一编码的表示办法,从各种不同类别的数据源中提取关键特征,理解文本内容以及结构蕴含的意思,实现多模态语义的获取,能够更好、更精准地找出复杂语义情境下的语义信息。采用Transformer架构设计出深度注意力机制,配合指令式提示语和上下文填充的方式,强化对自然语言中诸如隐喻表达、零碎信息以及图文混合输入等形式的理解与把握,实现比较通用的多模态语义表示。

　　2.2敏感信息识别、意图判断与上下文溯源功能

　　DeepSeek将识别敏感信息、判断意图以及追溯上下文的功能整合起来,期望借助对可能出现的泄密举动展开智能察觉,快速做出阻止行动和灵活应对。这个模型根据已经曝光的情况,用大量详细的敏感信息样本做调整改进,在这之后,又增加了识别身份信息、财务信息、知识产权、商业机密等不同类型敏感信息的能力。引入对话意图搭建模型和行为链分析机制,在收集到的数据基础上,对于借助内部权限系统、FTP方式窃取内部资源,再通过邮件等途径传播利用的异常请求、越权访问、隐蔽型泄密等复杂行为,具有一定的识别效果。

　　2.3基于指令微调的企业级数据审查能力

　　传统防泄露系统的规制往往是预先设定好的,在面对各种企业的多元化经营环境时,受限于规则固定的框架,容易造成针对某些经营环境的适用性不强,一定程度上就会出现审查盲区。针对这一点难题,DeepSeek引入了基于指令微调的模型训练方式。企业内部的数据审查能力主要是为了实现通过业务指令调整来适应审查重点的变化,满足不同部门、系统及数据类型对模型安全程度提出的差异化要求。采取多次指令微调的方法,将审查策略、敏感词库、数据分类标准等内容作为指令输入条件,动态调节模型在对内容的理解上能够突出不同的审查侧重点,包括但不限于隐私保护优先、财务数据隔离、AI训练数据脱敏等。

　　3 DeepSeek在数据防泄露系统中的集成应用路径

　　3.1与邮件、IM系统、数据库等系统的嵌入方式

　　云平台环境下的数据泄露防控需要使用DeepSeek对接邮件系统、IM平台、DBMS等核心业务系统[4]。对数据出口进行全流程追踪溯源管控,在邮件网关及IM服务器端部署DeepSeek推理引擎插件截获邮件、信息的传出数据流,并传送到DeepSeek进行语义分析,同步进行可疑数据实时预警和封堵。针对数据库,在其上层监听SQL查询、数据导出等,获取查询内容和结果集,并传输给DeepSeek的审查模块判定有无涉及敏感数据的访问和泄露的风险。

　　3.2实时预警与阻断机制的模型触发逻辑

　　仅仅依赖检测很难达到快速响应发现和阻断风险目的。因此,在DeepSeek集成解决方案中应实现实时预警及自动阻断功能,其工作原理是在基础触发层中,用触发逻辑将网络中与风险关联的部分信息抽取出来,在DeepSeek的风险辨识模型的作用下,用触发项匹配信息,以找到可能产生风险的部分。从数据流的来源、访问者的身份、业务场景等角度进行深挖,判定是否真的发生风险。

　　3.3模型输出结构化分析与日志追踪接口设计

　　对于风险事件存在的安全隐患点和不可控泄露源,需要进行可视化的管理、溯源和审计,因此,模型输出的结果必须可以实现结构化分析、可追踪日志。在推理输出阶段,DeepSeek将每一条风险命中记录的内容特征、数据来源、触发命令、置信分值、上下文摘要以及处理的动作都统一成一种风险事件对象,并且以标准RESTful API的方式在运行时将这个风险事件推送给日志审计系统以及安全运营中心（SOC）,同时把事件信息推送到其他安防相关的平台。日志接口可以实现多维度查询和批量导出,可以通过事件等级、数据类型、时间窗口、访问主体等多个字段进行迅速的查取和关联分析。

　　4应用验证与安全性能评估

　　4.1模拟泄露数据集上的检测率与误报率测试

　　在面向云平台典型应用场景中,构建一个由邮件文本、对话日志、数据库查询记录和AI训练数据组成的多模态泄露测试集[5]。通过对直接泄露、隐晦泄露和伪装泄露三种泄露表达形式的建模,得到共两万个带标签的样本文本。将DeepSeek和传统的规则引擎分别放到同一数据集上运行检测并统计命中率和误报率,如表2所示。

　　4.2实际企业场景中的部署表现与反馈统计

　　DeepSeek已在多家大型云平台客户的真实生产业务环境中的SaaS服务、PaaS平台和数据托管中心等实际生产环境中部署并完成验证,将DeepSeek嵌入邮件中转网关、即时通讯平台、数据库审计系统、模型训练数据管控模块中,对各平台各类系统的所有业务场景中所有敏感数据的操作行为进行实时监听,收集相关检测日志及用户反馈。完成部署30天内累计监控数据流超过3.5亿次,累计识别潜在敏感信息泄露行为1270起,经人工复核确定有效事件1129起,确认准确率为88.9%,系统平均响应时延小于等于230毫秒,对用户正常使用体验无重大影响。

　　4.3对比传统规则引擎的优势分析

　　传统防护体系防泄密技术手段单一,其在应对防泄密过程中常见的通过复杂自然语言表达、多轮交互等方式实施的隐式信息泄露,以及防泄密场景下常见的语音、视频等多模态数据隐蔽泄露时,存在应对能力不足、响应速度迟缓、适配性差等缺陷。基于模拟数据集测试结果及实际企业在部署场景中的真实应用反馈,将传统系统和本文系统进行比较,在综合检测率、隐蔽泄露识别率、误报率、系统延迟、维护成本5个方面进行比较分析,结果显示,DeepSeek系统综合检测率提升15.8个百分点,隐蔽泄露检出率提高27.4个百分点,误报率降低8.8个百分点。

　　5结语

　　随着云计算、AI的不断演进,在复杂的主体攻击手段和更多的泄露手段配合下,数据泄露的防控也面临内容杂乱化、多途径、高响应时效等特点,为此,本文就DeepSeek大模型在信息泄露防护领域的应用问题开展研究工作,结合邮件、IM、数据库、AI训练数据等场景,建立了邮件、IM、数据库和AI训练数据的集成检测框架,提出实时预警、阻断与溯源分析等防护体系,同时利用模拟数据集与实际企业部署测试。结果证实,相比于传统DLP系统,DeepSeek的检测率较高、误报可控、响应及时且运维便捷。本文的研究成果证实了利用深度语义理解和基于上下文信息来构造的智能模型能更好地防护数据泄露,优化云端敏感信息治理体系,对于企业来说是主动式防御,能在泄密事件发生时提前应对。

参考文献

　　[1]李强治,刘志鹏.后DeepSeek时代的人工智能发展与治理新趋势[J].科学观察,2025,20(3):1-7.

　　[2]王洪梅,王运武.AI时代教师角色变迁与职业认同—基于DeepSeek应用的深度分析[J].中国医学教育技术,2025,39(3):299-305.

　　[3]周采擎.自动化行政下个人信息法律保护的困境及应对—以DeepSeek接入政务系统为例[J].云南民族大学学报(哲学社会科学版),2025,42(3):138-149.

　　[4]何强.大数据时代的信息泄露风险评估与防护研究[J].信息与电脑,2025,37(6):93-95.

　　[5]黄莉莉,徐立稷,黄磊,等.社工库信息泄露事件对加强数据安全防护的启示[J].通信企业管理,2023(4):52-53.