最近，總有吃瓜群眾問：通過API的方式，來調用市面上各種DeepSeek服務，到底安全不安全，會不會造成隱私或者數據泄露？

先說結論：不安全！

無論是通過API還是通過網頁版，或者各種APP客戶端，都存在一定的安全風險。

具體存在哪些風險呢？

首先明確一點，當通過API或者WEB/APP使用大模型服務的時候，你的Prompt信息（輸入的文本、問題、指令，提交的圖片或者文檔等等），都會被傳送到公網和云端服務器。

那么以下環節，就可能存在風險↓

1、數據傳輸風險

當你通過網絡將數據發送到云端API時（網頁版也一樣），如果這個鏈接不是HTTPS加密的，那么，你就要小心了，數據可能會被攔截或竊聽。

當然，絕大多數正規服務提供商都會默認使用加密傳輸，但是，也不排除某些草臺班子搞出“超綱”的操作。（尤其要注意某些山寨的或者廉價的服務商）

2、服務提供商的隱私政策與存儲策略

用戶提交到服務器端的數據，在大模型完成推理任務后，這些數據默認會被“短暫保存”，主要用于日志、合規審計、服務優化等目的（這是作為服務商必須的，也是合理正當的）。

但不排除數據會被長期保存，并被用于訓練，這需要看不同服務商的隱私政策。

所以，大家在使用注冊使用服務的時候，一定要仔細看用戶協議和隱私政策，確認數據是否會被存儲、如何存儲、存儲多久，以及數據是否會被使用。

比如DeepSeek官方API的用戶協議，是這樣寫的↓

這是另外一家第三方API提供商的協議，明確說明不會訪問和使用。

當然因為這是一家純純的第三方，并沒有自家的模型，所以不拿數據去訓練也是理所應答的。↓

我們再看ChatGPT的協議，就很霸道了。

明確說了會將數據用于訓練，不過他們也給了一個可選的通道，允許用戶禁止自己的數據用于訓練。

當然，對于商業用戶，OpenAI默認不會把他們的數據拿去訓練。

不管協議怎么約定，數據在別人手里，總還是讓人覺得不妥帖的。

與本地部署的模型相比，云端API意味著你無法完全控制數據的處理環境，你必須依賴服務提供商的承諾和能力來保護數據。

3. 大模型服務商自身的安全能力

即使API服務商“一心向善”，恪守不碰數據的原則。

但如果他們安全能力不足（比如服務器被黑客攻擊），你的數據仍然會面臨泄露風險。

選擇有良好聲譽、技術實力雄厚、具備強大安全認證（如ISO 27001）的提供商可以降低這種風險。

4. 本地RAG知識庫的數據泄露

還有一種典型的應用場景，那就是在調用API的同時，本地部署了知識庫做RAG。

有小伙伴問：本地的知識庫會被傳輸到云端嗎？

我們先來看一下完整的數據交互流程，由于增加了RAG，整個流程多了兩步。

通過這個流程可見，本地知識庫在使用過程中，并不會被完整上傳到云端。

但是與用戶問題最相關知識片段，會被上傳、存儲。

所以，使用RAG，不僅當前提交的內容有泄露風險，本地知識庫也會泄露，知識庫中要避免存儲敏感信息（隱私數據、商業機密）。

總的來說，調用云端大模型API服務確實有一定的數據泄露風險，如果有嚴苛的合規要求和數據安全需求，建議選擇以下方案↓

1、完全本地化部署：一體機、本地化集群、專屬云等，犧牲靈活性和成本來換安全。

2、云上專屬模型部署：選擇可靠的、有數據安全背書的AI Infra服務商，部署專屬模型。

3、如必須調用API，則增加數據脫敏措施，避免提交敏感數據，或者在知識庫中存放敏感數據。

當然，本地化部署并不一定就比云上安全，這取決于本地的安全防護能力、運維水平和安全意識。

就好比，把錢放在家里未必比放在銀行保險柜安全。