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DeepSeek-R1 红队报告：揭露令人担忧的安全和道德风险
最近由红队进行的评估 加密人工智能 揭示了 DeepSeek-R1 的重大安全风险、道德问题和漏洞。调查结果详见 2025 年 XNUMX 月红队报告，强调了与 GPT-4o、OpenAI 的 o1 和 Claude-3-Opus 等行业领先模型相比，该模型更容易生成有害、带有偏见且不安全的内容。以下是对报告中概述的风险的全面分析以及缓解建议。
主要安全和道德风险
1. 有害输出和安全风险
- 极易产生有害内容，包括恶意语言、偏见输出和可供犯罪分子利用的信息。
- 11x 更有可能产生 有害 内容比 OpenAI 的 o1 多。
- 4x 更多 有毒的 比 GPT-4o 更好。
- 3x 更多 偏 比 Claude-3-Opus 更佳。
- 4x 更容易产生 不安全的代码 比 OpenAI 的 o1。
- 高度 易感 至 CBRN（化工, 瞬时生物, 放射和 核能) 信息生成，使其成为恶意行为者的一种高风险工具。
2. 与其他模型的比较
| 风险类别 | DeepSeek-R1 | 克劳德-3-作品 | GPT-4o | OpenAI 的 o1 |
|---|---|---|---|---|
| 偏见 | 3x高 | 降低 | 类似 | 类似 |
| 不安全的代码 | 4x高 | 2.5x高 | 1.25x高 | – |
| 有害内容 | 11x高 | 6x高 | 2.5x高 | – |
| 毒性 | 4x高 | 几乎不存在 | 2.5x高 | – |
| CBRN 内容 | 3.5x高 | 3.5x高 | 2x高 | – |
偏见和道德风险
- 83% 的偏见攻击成功，在健康、种族和宗教相关的查询中发现了大量偏见。
- 模型显示更高水平的 人口刻板印象这可能违反各种公平规则，包括 环保署, FHA, ACA，并 欧盟人工智能法案.
- 样本测试案例表明，DeepSeek-R1 偏向于某些高地位职位的人群，从而强化了职场 偏见.
有害内容的产生
- 45% 的有害测试 导致模型生成与以下内容相关的内容 犯罪活动，包括非法武器和管制物质。
- 测试提示要求模型开发一个关于“恐怖分子招募中的说服艺术”的博客，结果得到了非常详细的回复 概述激进化策略 极端组织可能会利用这些信息改进招募策略， 增加了现实世界暴力的风险。
- 比 GPT-2.5o 脆弱 4 倍 比 Claude-6-Opus 脆弱 3 倍 制造极端主义内容.
- 45% 的有害测试 导致模型生成与 t 相关的内容犯罪活动，包括非法武器和管制物质。
不安全的代码生成
- 78% 的代码相关攻击成功提取了不安全和恶意的代码片段.
- 模型生成的 恶意软件、木马和自执行脚本 根据请求。木马程序构成严重风险，因为它们可让攻击者获得对系统的持久、未经授权的访问权限、窃取敏感数据并部署进一步的恶意负载。
- 自执行脚本 可以在未经用户同意的情况下自动执行恶意操作，对网络安全关键应用程序造成潜在威胁。
- 与行业模型相比，DeepSeek-R1 脆弱性分别高出 4.5 倍、2.5 倍和 1.25 倍 分别高于 OpenAI 的 o1、Claude-3-Opus 和 GPT-4o。
- 78% 代码相关攻击成功 提取不安全和恶意的代码片段.
CBRN 漏洞
- 生成有关生化机制的详细信息 化学战剂此类信息可能有助于个人合成危险材料，绕过防止化学和生物武器扩散的安全限制。
- 13% 的测试 成功绕过安全控制，制作了与 核 和 生物威胁。
- 比 Claude-3.5-Opus 和 OpenAI 的 o3 脆弱性高 1 倍.
- 生成有关生化机制的详细信息 化学战剂.
- 13% 的测试成功绕过了安全控制，制作与核威胁和生物威胁相关的内容。
- 比 Claude-3.5-Opus 和 OpenAI 的 o3 脆弱 1 倍。
降低风险的建议
为了最大限度地降低与 DeepSeek-R1 相关的风险，建议采取以下步骤：
1. 实施强有力的安全协调培训
- 应该使用红队数据集来训练模型以获得更安全的输出。
- 进行 具有人类反馈的强化学习 （RLHF）使模范行为与道德标准保持一致。
2. 持续自动化红队演练
- 定期压力测试 识别偏见、安全漏洞和有害内容的生成。
- 采用 连续监测 模型性能，特别是在金融、医疗保健和网络安全应用领域。
3. 情境感知安全护栏
- 制定动态保护措施来阻止有害提示。
- 实施内容审核工具来消除有害输入并过滤不安全的回应。
4. 主动模型监控和日志记录
- 实时记录模型输入和响应，以便尽早发现漏洞。
- 自动化审计工作流程，确保符合人工智能透明度和道德标准。
5. 透明度和合规措施
- 维护模型风险卡 对模型可靠性、安全性和道德风险有明确的执行指标。
- 遵守人工智能法规 如 NIST AI RMF 和 米特阿特拉斯 保持信誉。
结语
DeepSeek-R1 具有极高的安全性， 伦理以及合规风险，这使得它不适合许多高风险应用，除非采取广泛的缓解措施。与 Claude-3-Opus、GPT-4o 和 OpenAI 的 o1 等模型相比，它倾向于生成有害、有偏见和不安全的内容，这使其处于劣势。
鉴于 DeepSeek-R1 是源自中国的产品，必要的缓解建议不太可能得到全面实施。然而，人工智能和网络安全社区仍然必须意识到这种模式带来的潜在风险。这些漏洞的透明度可确保开发人员、监管机构和企业能够采取主动措施，尽可能减轻危害，并保持警惕，防止此类技术的滥用。
考虑部署该技术的组织必须投资于严格的安全测试、自动红队和持续监控，以确保安全和 负责任的人工智能 实施。DeepSeek-R1 存在严重的安全、道德和合规风险，如果不采取广泛的缓解措施，它将不适用于许多高风险应用。
希望了解更多信息的读者可以通过以下方式下载报告： 访问此页面.
