Ai
Georgi Miloradowitsch
Forscher, Texter und Usecase-Interviewer
20. Februar 2025
.jpg)
.png)
.svg){kind=icon}
Max, der CTO eines kleinen, aber schnell wachsenden Unternehmens, fragte sich: „Ist DeepSeek sicher in der Anwendung?“, während er nach einem kostengünstigen KI-Modell zur Automatisierung des Kundensupports und interner Arbeitsabläufe suchte. Mit seinen fortschrittlichen Denkfähigkeiten und seiner Erschwinglichkeit schien DeepSeek eine attraktive Wahl zu sein. Das Modell versprach nahtlose Integration, hohe Leistung und eine budgetfreundliche Alternative zu teuren Konkurrenten wie ChatGPT-o3-mini.
Die Frage „Kann man DeepSeek vertrauen?“ wurde jedoch bald von größter Bedeutung. Schon wenige Wochen nach der Einführung bemerkte Max‘ Team Anomalien. Die Chatprotokolle enthüllten unerklärliche Anstiege des Datenverkehrs und die Mitarbeiter bemerkten Inkonsistenzen bei der Inhaltsmoderation – manchmal ließ die KI sensible oder sogar schädliche Antworten ungeprüft durch. Eine tiefere Analyse brachte alarmierende Bedenken zutage:
Diese Situation wirft eine dringende Frage auf: Setzen sich kleine IT-Teams durch die Integration von DeepSeek AI unwissentlich Sicherheitsbedrohungen aus?
In diesem Artikel untersuchen wir die versteckten Risiken und geben umsetzbare Empfehlungen für Fachleute, wie sie KI sicher einführen können, ohne ihre Daten und Infrastruktur zu gefährden. Diese würden in vielen Anwendungsfällen hilfreich sein, sowohl bei der persönlichen Verwendung auf dem offiziellen Deepseek-Launcher als auch beim Erstellen eines Automatisierungsszenarios auf Latenode.
Eine der Hauptfragen bei der Bewertung der Sicherheit von DeepSeek AI dreht sich um die Anfälligkeit für Jailbreaking. Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem Benutzer das Modell manipulieren, um die integrierten Einschränkungen zu umgehen.
Jailbreaking ermöglicht es Angreifern, schädliche, unethische oder sogar illegale Inhalte zu erstellen, was ein ernstes Sicherheitsrisiko darstellt. Ein Modell mit schwacher Resistenz gegen Jailbreaking kann für Cyberkriminalität, Desinformation und die Generierung von Malware missbraucht werden und stellt eine ernsthafte Bedrohung für Unternehmen und Endbenutzer dar.
Sicherheitsforscher bei Cisco und AI Safety Alliance durchgeführt umfangreiche Jailbreaking-Tests mit dem HarmBench-Datensatz, der die Robustheit von KI-Modellen gegenüber feindlichen Eingabeaufforderungen bewertet. Die Ergebnisse zeigten, dass DeepSeek AI nicht in der Lage ist, unbefugte und gefährliche Antworten zu verhindern.
Ihre Ergebnisse waren alarmierend:
Der Mangel an robuster Inhaltsmoderation bei DeepSeek AI wirft ernsthafte Sicherheitsbedenken auf. Diese Schwachstellen machen DeepSeek AI besonders gefährlich in Umgebungen, die strenge Compliance, Datenschutz und kontrollierte KI-Interaktionen erfordern.
DeepSeek AI verfolgt einen aggressiven Ansatz zur Datenerfassung, der weit über das hinausgeht, was die meisten Unternehmen für akzeptabel halten. Gemäß Abschnitt 4.2 der Nutzungsbedingungen behält sich die Plattform ausdrücklich das Recht vor, Benutzeranfragen und -antworten zur Serviceverbesserung zu analysieren und zu speichern. Es gibt keinen Opt-out-Mechanismus.
Diese Richtlinie bedeutet, dass jede Interaktion mit DeepSeek AI protokolliert, indiziert und möglicherweise für das erneute Training des Modells verwendet wird. Ist DeepSeek sicher? Die Antwort ist bestenfalls unklar.
Aktuelle Sicherheitsüberprüfungen und Tools zur Netzwerkverkehrsanalyse wie Wireshark haben ergeben, dass DeepSeek AI Folgendes sammelt und verarbeitet:
Anders als OpenAI oder Anthropic bietet DeepSeek weder eine benutzerzugängliche Schnittstelle zur Verwaltung gespeicherter Daten noch Löschtools. Dadurch ist es für Benutzer unmöglich, ihre historischen Interaktionen im System zu überprüfen oder zu entfernen. Aus diesem Grund stellen sich Teams wie das von Max geleitete erneut die Frage: Ist die Verwendung von DeepSeek AI sicher, insbesondere wenn Unternehmen keine Kontrolle über ihre eigenen Daten haben?
Das Mutterunternehmen von DeepSeek AI unterliegt den chinesischen Gesetzen zur Cybersicherheit und nationalen Sicherheit, die strenge Verpflichtungen zur Weitergabe von Daten vorschreiben. Nach dem chinesischen Gesetz zur nationalen Sicherheit von 2015 (Artikel 7) muss jede Organisation Daten an Behörden weitergeben, ohne dass ein Gerichtsbeschluss erforderlich ist.
Für Unternehmen, die in regulierten Branchen (Finanzen, Gesundheitswesen, Rechtsdienstleistungen, F&E) tätig sind, wirft dies erhebliche Compliance-Probleme mit Datenschutzrahmen wie DSGVO, HIPAA und CCPA auf.
Ist DeepSeek also sicher? Abgesehen von rechtlichen Bedenken weist DeepSeek AI in seiner Backend-Architektur eine mangelhafte Sicherheitshygiene auf:
Die Kombination aus aggressiver Datenerfassung, mangelnder Benutzerkontrolle, staatlich vorgeschriebenen Compliance-Risiken und schwacher Backend-Sicherheit macht DeepSeek AI zu einem der am wenigsten datenschutzfreundlichen KI-Modelle auf dem heutigen Markt. Organisationen, die mit sensiblen Daten umgehen, sollten die Integration dieses Modells in ihre Arbeitsabläufe überdenken.
Um diese Risiken zu mindern, sollten Unternehmen, die KI-gesteuerte Workflows verwenden:
Mit diesen Maßnahmen stellen Sie sicher, dass Ihr Team KI nutzen und gleichzeitig die Kontrolle über Sicherheit, Datenschutz und Compliance behalten kann.
Latenode ist eine Low-Code-Automatisierungsplattform, die dafür sorgt, dass Teams DeepSeek AI verwenden können, ohne dabei Datenschutz, Compliance oder Sicherheit zu opfern. Im Gegensatz zu direkten API-Integrationen, die Ihr Unternehmen ungeprüften Abfragen und potenziellen Datenlecks aussetzen können, bietet Latenode mehrere Schutzebenen und bietet gleichzeitig die Flexibilität und Leistung, die kleine Teams benötigen.
Jede Interaktion mit DeepSeek AI wird über den Plug-and-Play-Integrationsknoten von Latenode geleitet. Das bedeutet, dass das Modell keinen Verlauf speichert und jede Anfrage einzigartig ist. Dadurch wird das Risiko einer unbeabsichtigten Offenlegung privater Daten drastisch reduziert.
Latenode verwendet CloudFlare- und Microsoft Azure-Server, um die Sicherheit zu gewährleisten und alle Informationen zu verschlüsseln. Dabei werden identifizierende Markierungen entfernt, bevor Informationen an DeepSeek AI weitergegeben werden. Auf diese Weise wird die Einhaltung der DSGVO, des HIPAA und anderer gesetzlicher Standards gewährleistet.
Ob Sie eine strenge Filterung für Finanztransaktionen, KI-Moderation bei Kundeninteraktionen oder Compliance-spezifische Workflows benötigen – mit Latenode können Sie die KI-Sicherheit genau nach Bedarf konfigurieren.
In Ihrem Szenario könnte DeepSeek beispielsweise seine kreativen Fähigkeiten nur nutzen, um Suchanfragen für die Artikelthema-Recherche zu formulieren, diese an ein Sage-Modell Perplexity weiterzuleiten, um eine Online-Recherche durchzuführen, und dann würde ChatGPT diesen Artikel schreiben. In diesem Fall können Sie
Kann man Deepseek also vertrauen, insbesondere in Szenarien, in denen viel auf dem Spiel steht? Mit den richtigen Sicherheitsmaßnahmen lautet die Antwort wahrscheinlich ja. Für Max ging es bei der Umstellung auf Latenode nicht nur darum, Sicherheitslücken zu schließen – es ging darum, KI zu einem nachhaltigen, skalierbaren Tool für die Automatisierung zu machen. Das Team konnte nun mit seinen KI-gestützten Prozessen experimentieren, sie optimieren und skalieren, ohne Angst vor regulatorischen Gegenreaktionen oder Sicherheitsverletzungen haben zu müssen.
Durch die Integration von DeepSeek AI in die sichere Architektur von Latenode erreichte Max‘ Team:
Max wusste, dass KI für ihr Unternehmen von unschätzbarem Wert ist. Aber er musste auch auf die harte Tour lernen, dass KI ohne Sicherheit nicht nur eine Innovation ist, sondern ein Risiko, das nur darauf wartet, sich zu entwickeln.
Die Realität ist einfach: KI verändert die Spielregeln, aber ohne Sicherheit ist sie eine tickende Zeitbombe. Mit Latenode automatisieren Unternehmen nicht nur Arbeitsabläufe, sondern machen ihre KI-Infrastruktur zukunftssicher, sodass Vertrauen, Compliance und Kontrolle gewährleistet sind. Werden Sie jetzt Mitglied bei Max und testen Sie Ihre Arbeitsabläufe auf Latenode!
Wie können wir die sichere Nutzung von DeepSeek AI in unseren Arbeitsabläufen gewährleisten?
Sicherheit erfordert kontinuierliche Überwachung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und API-Filterung. Plattformen wie Latenode helfen bei der Durchsetzung von Abfragevalidierung, Anonymisierung und KI-Überwachung in Echtzeit und reduzieren so Risiken, ohne die Automatisierungseffizienz zu beeinträchtigen.
Was sind die Hauptrisiken bei der Verwendung von DeepSeek AI?
DeepSeek AI birgt Risiken wie Datenlecks, unbefugte Datenspeicherung und Manipulation durch Feindeinwirkung. Die Anfälligkeit für Jailbreaking und verzerrte Ergebnisse verstärkt die Sicherheitsbedenken zusätzlich, sodass KI-Governance und Compliance-Durchsetzung unverzichtbar sind.
Ist die Integration von Drittanbieterplattformen mit DeepSeek AI komplex?
Ohne strukturierte Überwachung kann die Integration riskant sein. Latenode vereinfacht die KI-Implementierung, indem es vorgefertigte Sicherheitsmodule, automatisierte Compliance-Kontrollen und eine nahtlose API-Orchestrierung anbietet und so eine reibungslose Einführung ohne Sicherheitseinbußen gewährleistet.
Ist die Verwendung von DeepSeek AI sicher?
DeepSeek AI verfügt nicht über integrierte Datenschutzvorkehrungen und erfordert strenge externe Schutzmaßnahmen, um Risiken zu minimieren. Es sollte nur über sichere Gateways bereitgestellt werden, um API-Verkehrsfilterung, verschlüsselte Datenspeicherung und Compliance-fähige Workflows sicherzustellen, um Missbrauch zu verhindern.
Anwendung eins + Anwendung zwei
