中国的深度搜索人工智能模型代表了中国人工智能能力的变革性发展，其对网络攻击和数据隐私的影响尤其令人担忧。通过利用 DeepSeek，中国正在彻底改变其网络间谍、网络战和信息行动，所有这些都对美国和西方构成重大威胁。
DeepSeek 的先进人工智能架构建立在对海量数据集的访问和尖端处理能力的基础上，特别适合进攻性网络安全操作和大规模利用敏感信息。它设计用于在复杂和动态的环境中运行，可能使其在军事模拟、地缘政治分析和实时决策等应用中表现出色。
DeepSeek由High-Flyer联合创始人梁文峰创立，High-Flyer是一家利用数学和人工智能进行投资策略的量化对冲基金。文峰通过利用中国庞大的数据集、优化效率、培育创新文化、利用国家支持以及战略性地利用开源实践，以比美国公司更便宜、更快速的方式开发 DeepSeek。这些综合因素凸显了中国人工智能生态系统独特的结构优势，也凸显了美国企业在全球范围内竞争所面临的挑战。
文峰与中国共产党的密切关系引发了人们对其获取中共间谍活动成果的担忧，这些间谍活动越来越关注美国的人工智能研发。在过去的十年中，中国国家资助的行为者和附属个人因试图获取为机器学习系统提供动力的算法、源代码和专有数据而针对美国人工智能初创公司、学术实验室和技术巨头，而受到严格审查。这些活动是中国更广泛推动的一部分，通常在《下一代人工智能发展计划》等文件中概述，以实现全球人工智能领导地位。
在美国，几起备受瞩目的刑事案件引起了人们对人工智能相关商业机密盗窃的关注。尽管许多调查更普遍地涉及企业间谍活动，但由于人工智能在自动驾驶汽车、面部识别、网络安全和先进机器人技术等战略行业中的实用性，人工智能已成为一个特别有吸引力的奖项。
一起著名的事件涉及苹果秘密自动驾驶汽车项目中涉嫌盗窃自动驾驶汽车技术的事件，一名中国出生的工程师被指控在计划转移到中国竞争对手之前不久下载了大量专有数据。在另一起案件中，另一名苹果员工被指控试图将类似的自动驾驶汽车信息走私出境。这两个案例都凸显了人工智能研究容易受到内部威胁的影响，因为拥有代码或算法特权访问权限的员工可以快速复制关键文件。
DeepSeek 的发展引发了人们对其先进人工智能模型所用硬件的担忧，特别是在美国对中国高性能芯片出口限制的背景下。尽管存在这些限制，DeepSeek 仍取得了重大进展，引发了关于制裁有效性以及中国人工智能公司规避制裁的方法的讨论。这些事态发展引发了人们的担忧，即美国的出口管制可能会无意中鼓励中国企业更有效地创新，从而可能削弱制裁的预期影响。
DeepSeek 实时处理和分析海量数据集的能力使其成为识别复杂系统中漏洞的强大工具。传统的网络攻击依赖于手动识别网络、软件或基础设施中的薄弱点。然而，DeepSeek 可以以前所未有的速度和规模自动化这一过程。例如，它可以扫描全球数百万个端点、IP 地址和云服务，使用模式识别和异常检测来查明可利用的弱点。此功能显着减少了计划和执行复杂网络攻击所需的时间和资源。
一种特别令人不安的可能性是 DeepSeek 在增强零日漏洞利用发现方面的作用。这些是软件或系统中以前未知的漏洞，可以在修补之前将其武器化。 DeepSeek 可以分析大量软件代码和基础设施配置，以比人类团队或不太先进的人工智能系统更快地发现潜在的漏洞。一旦被发现，这些漏洞可用于针对美国关键基础设施（例如能源网、金融系统和交通网络）进行有针对性的攻击，从而造成广泛的破坏。
去年 12 月，据透露 DeepSeek 中现已修补的安全漏洞可能允许不良行为者通过以下方式控制受害者的帐户：。攻击者可能利用该缺陷来访问用户的会话、cookie 以及与 chat.deepseek[.]com 域关联的其他数据。
DeepSeek 还在高级持续威胁 (APT) 领域构成了独特的威胁——通常归因于国家行为者的长期网络间谍活动。该模型可用于筛选大量加密或混淆的数据，将看似不相关的信息关联起来以发现敏感情报。这可能包括政府机密通信、公司商业秘密或高级官员的个人数据。 DeepSeek 检测隐藏模式的能力可以增强此类活动的能力，从而实现更精确的定位并在窃取有价值的信息方面取得更大的成功。
DeepSeek 的生成能力增加了另一层危险，特别是在社会工程和错误信息领域。例如，它可以使用从被破坏的数据集获得的见解来创建超现实的网络钓鱼电子邮件或消息，为个人量身定制。这些通信可以绕过传统的检测系统并操纵个人泄露敏感信息，例如密码或财务数据。鉴于人工智能在创造中的使用越来越多，这一点尤其重要，这可能会进一步欺骗目标，使其信任恶意通信。
在更广泛的范围内，DeepSeek 可以支持旨在破坏美国机构稳定的虚假信息活动。通过分析社交媒体平台、在线论坛和新闻周期，该模型可以识别有分歧的问题并创建旨在加剧社会两极分化的内容。此类活动在之前的美国选举中已经出现过，但 DeepSeek 可以使它们更加有效和有针对性，因为它可以模拟难以与真实内容区分开来的现实对话、帖子和叙述。
中国已经拥有庞大的监控基础设施和宽松的数据隐私法，这使其在训练 DeepSeek 等人工智能模型方面具有显着优势。这包括访问国内数据源以及通过网络间谍活动和与其他国家的合作获得的数据。
DeepSeek 处理这些庞大数据集的能力使其能够建立有关个人、公司和政府的全面档案。对于美国和西方国家来说，这意味着任何涉及敏感信息的数据泄露都可能产生深远的影响。
例如，在网络攻击中窃取的医疗记录、财务数据和生物识别信息可用于训练 DeepSeek，增强其预测人类行为和对漏洞进行建模的能力。然后，此类功能可能会被武器化以针对特定个人或组织，从而以前所未有的程度破坏隐私和安全。
此外，在网络监控活动中使用 DeepSeek 会引发重大的道德和隐私问题。该模型能够分析加密数据流并关联不同的数据集，这意味着即使是匿名数据也可以去匿名化，从而揭示个人的身份和活动。这不仅威胁到美国公民的隐私，还可能暴露有关军事行动、外交努力和私营部门活动的关键信息。
DeepSeek 的数据隐私影响不仅限于美国；它们扩展到数据治理的全球规范。通过将人工智能用于海量数据开发的使用常态化，中国可能会迫使其他国家采取类似的侵入性做法，从而破坏建立国际数据隐私标准的努力。随着中国通过“一带一路”倡议等项目推动其技术和监控系统，向伙伴国家输出人工智能能力，这一点尤其重要。这些系统通常带有附加条件，例如数据共享协议，有效扩展了中国的全球数据生态系统。
DeepSeek 有可能重塑网络威胁格局，对美国和西方造成不成比例的伤害。它识别漏洞、增强社会工程和利用大量敏感数据的能力对网络安全和隐私构成了严峻挑战。
如果不加以控制，DeepSeek 不仅可以提升中国的网络能力，还可以重新定义有关数据隐私和安全的全球规范，对民主制度和个人自由产生长期影响。美国必须优先投资人工智能驱动的网络安全措施，并与盟友合作制定减轻这些风险的国际规范。
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