中國的深度搜索人工智能模型代表了中國人工智能能力的變革性發展，其對網絡攻擊和數據隱私的影響尤其令人擔憂。通過利用 DeepSeek，中國正在徹底改變其網絡間諜、網絡戰和信息行動，所有這些都對美國和西方構成重大威脅。
DeepSeek 的先進人工智能架構建立在對海量數據集的訪問和尖端處理能力的基礎上，特別適合進攻性網絡安全操作和大規模利用敏感信息。它設計用於在復雜和動態的環境中運行，可能使其在軍事模擬、地緣政治分析和實時決策等應用中表現出色。
DeepSeek由High-Flyer聯合創始人梁文峰創立，High-Flyer是一家利用數學和人工智能進行投資策略的量化對沖基金。文峰通過利用中國龐大的數據集、優化效率、培育創新文化、利用國家支持以及戰略性地利用開源實踐，以比美國公司更便宜、更快速的方式開發 DeepSeek。這些綜合因素凸顯了中國人工智能生態系統獨特的結構優勢，也凸顯了美國企業在全球範圍內競爭所面臨的挑戰。
文峰與中國共產黨的密切關係引發了人們對其獲取中共間諜活動成果的擔憂，這些間諜活動越來越關注美國的人工智能研發。在過去的十年中，中國國家資助的行為者和附屬個人因試圖獲取為機器學習系統提供動力的算法、源代碼和專有數據而針對美國人工智能初創公司、學術實驗室和技術巨頭，而受到嚴格審查。這些活動是中國更廣泛推動的一部分，通常在《下一代人工智能發展計劃》等文件中概述，以實現全球人工智能領導地位。
在美國，幾起備受矚目的刑事案件引起了人們對人工智能相關商業機密盜竊的關注。儘管許多調查更普遍地涉及企業間諜活動，但由於人工智能在自動駕駛汽車、面部識別、網絡安全和先進機器人技術等戰略行業中的實用性，人工智能已成為一個特別有吸引力的獎項。
一起著名的事件涉及蘋果秘密自動駕駛汽車項目中涉嫌盜竊自動駕駛汽車技術的事件，一名中國出生的工程師被指控在計劃轉移到中國競爭對手之前不久下載了大量專有數據。在另一起案件中，另一名蘋果員工被指控試圖將類似的自動駕駛汽車信息走私出境。這兩個案例都凸顯了人工智能研究容易受到內部威脅的影響，因為擁有代碼或算法特權訪問權限的員工可以快速復制關鍵文件。
DeepSeek 的發展引發了人們對其先進人工智能模型所用硬件的擔憂，特別是在美國對中國高性能芯片出口限制的背景下。儘管存在這些限制，DeepSeek 仍取得了重大進展，引發了關於製裁有效性以及中國人工智能公司規避制裁的方法的討論。這些事態發展引發了人們的擔憂，即美國的出口管制可能會無意中鼓勵中國企業更有效地創新，從而可能削弱制裁的預期影響。
DeepSeek 實時處理和分析海量數據集的能力使其成為識別複雜系統中漏洞的強大工具。傳統的網絡攻擊依賴於手動識別網絡、軟件或基礎設施中的薄弱點。然而，DeepSeek 可以以前所未有的速度和規模自動化這一過程。例如，它可以掃描全球數百萬個端點、IP 地址和雲服務，使用模式識別和異常檢測來查明可利用的弱點。此功能顯著減少了計劃和執行複雜網絡攻擊所需的時間和資源。
一種特別令人不安的可能性是 DeepSeek 在增強零日漏洞利用發現方面的作用。這些是軟件或系統中以前未知的漏洞，可以在修補之前將其武器化。 DeepSeek 可以分析大量軟件代碼和基礎設施配置，以比人類團隊或不太先進的人工智能係統更快地發現潛在的漏洞。一旦被發現，這些漏洞可用於針對美國關鍵基礎設施（例如能源網、金融系統和交通網絡）進行有針對性的攻擊，從而造成廣泛的破壞。
去年 12 月，據透露 DeepSeek 中現已修補的安全漏洞可能允許不良行為者通過以下方式控制受害者的帳戶：。攻擊者可能利用該缺陷來訪問用戶的會話、cookie 以及與 chat.deepseek[.]com 域關聯的其他數據。
DeepSeek 還在高級持續威脅 (APT) 領域構成了獨特的威脅——通常歸因於國家行為者的長期網絡間諜活動。該模型可用於篩選大量加密或混淆的數據，將看似不相關的信息關聯起來以發現敏感情報。這可能包括政府機密通信、公司商業秘密或高級官員的個人數據。 DeepSeek 檢測隱藏模式的能力可以增強此類活動的能力，從而實現更精確的定位並在竊取有價值的信息方面取得更大的成功。
DeepSeek 的生成能力增加了另一層危險，特別是在社會工程和錯誤信息領域。例如，它可以使用從被破壞的數據集獲得的見解來創建超現實的網絡釣魚電子郵件或消息，為個人量身定制。這些通信可以繞過傳統的檢測系統並操縱個人洩露敏感信息，例如密碼或財務數據。鑑於人工智能在創造中的使用越來越多，這一點尤其重要，這可能會進一步欺騙目標，使其信任惡意通信。
在更廣泛的範圍內，DeepSeek 可以支持旨在破壞美國機構穩定的虛假信息活動。通過分析社交媒體平台、在線論壇和新聞周期，該模型可以識別有分歧的問題並創建旨在加劇社會兩極分化的內容。此類活動在之前的美國選舉中已經出現過，但 DeepSeek 可以使它們更加有效和有針對性，因為它可以模擬難以與真實內容區分開來的現實對話、帖子和敘述。
中國已經擁有龐大的監控基礎設施和寬鬆的數據隱私法，這使其在訓練 DeepSeek 等人工智能模型方面具有顯著優勢。這包括訪問國內數據源以及通過網絡間諜活動和與其他國家的合作獲得的數據。
DeepSeek 處理這些龐大數據集的能力使其能夠建立有關個人、公司和政府的全面檔案。對於美國和西方國家來說，這意味著任何涉及敏感信息的數據洩露都可能產生深遠的影響。
例如，在網絡攻擊中竊取的醫療記錄、財務數據和生物識別信息可用於訓練 DeepSeek，增強其預測人類行為和對漏洞進行建模的能力。然後，此類功能可能會被武器化以針對特定個人或組織，從而以前所未有的程度破壞隱私和安全。
此外，在網絡監控活動中使用 DeepSeek 會引發重大的道德和隱私問題。該模型能夠分析加密數據流並關聯不同的數據集，這意味著即使是匿名數據也可以去匿名化，從而揭示個人的身份和活動。這不僅威脅到美國公民的隱私，還可能暴露有關軍事行動、外交努力和私營部門活動的關鍵信息。
DeepSeek 的數據隱私影響不僅限於美國；它們擴展到數據治理的全球規範。通過將人工智能用於海量數據開發的使用常態化，中國可能會迫使其他國家採取類似的侵入性做法，從而破壞建立國際數據隱私標準的努力。隨著中國通過“一帶一路”倡議等項目推動其技術和監控系統，向夥伴國家輸出人工智能能力，這一點尤其重要。這些系統通常帶有附加條件，例如數據共享協議，有效擴展了中國的全球數據生態系統。
DeepSeek 有可能重塑網絡威脅格局，對美國和西方造成不成比例的傷害。它識別漏洞、增強社會工程和利用大量敏感數據的能力對網絡安全和隱私構成了嚴峻挑戰。
如果不加以控制，DeepSeek 不僅可以提升中國的網絡能力，還可以重新定義有關數據隱私和安全的全球規範，對民主制度和個人自由產生長期影響。美國必須優先投資人工智能驅動的網絡安全措施，並與盟友合作制定減輕這些風險的國際規範。
文章主題
||||||||
