當前，人工智能正以前所未有的速度重構產業版圖，以DeepSeek為代表的垂直領域大模型，憑借其強大的知識理解與生成能力，成為企業數字化轉型的“新基建”。在數據主權與商業機密保護的雙重驅動下，私有化部署模式備受追捧。企業將核心數據投喂給本地化部署的AI系統，試圖鍛造出專屬的智能引擎。但在這場人工智能賦能千行百業的行動中，算法偏見、數據泄露、系統漏洞等網絡和數據安全風險不容忽視。

私有化部署的AI系統正面臨“技術裸奔”的困境。網絡空間測繪顯示，國內超1.1萬個基于Ollama框架的DeepSeek系統暴露在公網，其中超80%存在未授權訪問漏洞，黑客僅需基礎滲透工具即可長驅直入。更令人擔憂的是，企業為規避公有云和數據出域風險而選擇私有化部署方案，反而讓數據在本地知識庫中形成“數據堰塞湖”。常年未更新的開源組件、脆弱的API接口、缺失的數據傳輸加密，使得商業計劃書、研發數據、客戶信息等核心資產如同置于透明保險箱。

私有化部署的AI系統面臨多種網絡安全風險。一是架構性漏洞。多數企業沿用“安裝即用”的粗放模式，未對默認端口、調試接口進行收斂，開源框架的供應鏈漏洞成為攻擊跳板。二是數據流失控。訓練數據與推理結果的明文存儲、跨系統傳輸缺乏審計，員工誤操作與外部竊取雙重威脅疊加。三是防御體系割裂。部分企業將AI系統獨立建設，未能與現有網絡安全體系形成聯防聯控，導致攻擊面持續擴大。

構建有效AI系統防御能力顯得尤為迫切。一方面是提升技術能力。企業可采取基于最小權限原則，關閉非必要端口、及時更新補丁、修復漏洞等加固安全。以數據全生命周期為核心，打造“加密+備份”模式。部署入侵檢測、日志審計等安全監測設備，實現7×24小時實時監測。另一方面是強化管理側管控。常態化開展員工安全意識培訓，定期進行社會工程學模擬攻防，制定網絡和數據安全等系列制度并嚴格執行。

隨著人工智能發展的突飛猛進，企業既要迅速擁抱這一輪生產力變革浪潮，又要高度重視網絡和數據安全帶來的風險隱患，方能在數字化轉型發展的道路中行穩致遠。

文/周楊

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