Max, CTO eines kleinen, aber schnell wachsenden Unternehmens, fragte sich „Ist DeepSeek sicher nutzbar?“, als er nach einem kosteneffizienten KI-Modell suchte, um den Kundensupport und interne Workflows zu automatisieren. Mit seinen fortschrittlichen Fähigkeiten zum logischen Schlussfolgern und seiner Erschwinglichkeit schien DeepSeek eine attraktive Wahl zu sein. Das Modell versprach nahtlose Integration, hohe Leistung und eine budgetfreundliche Alternative zu teuren Wettbewerbern wie ChatGPT-o3-mini.
Doch die Frage „Kann man DeepSeek vertrauen?“ rückte schnell in den Mittelpunkt. Innerhalb weniger Wochen nach der Einführung bemerkte Max' Team Anomalien. Die Chatprotokolle zeigten unerklärliche Spitzen im Datenverkehr, und Mitarbeitende beobachteten Unstimmigkeiten bei der Inhaltsmoderation – manchmal ließ die KI sensible oder sogar schädliche Antworten ungeprüft passieren. Eine eingehendere Analyse offenbarte alarmierende Probleme:
Diese Situation warf eine dringende Frage auf: Setzen sich kleine IT-Teams unwissentlich Sicherheitsbedrohungen aus, indem sie DeepSeek AI integrieren?
In diesem Artikel untersuchen wir die versteckten Risiken und geben Fachleuten umsetzbare Empfehlungen, damit sie KI sicher einsetzen können, ohne ihre Daten und Infrastruktur zu gefährden. Diese helfen in vielen Anwendungsfällen – sowohl bei der persönlichen Nutzung des offiziellen DeepSeek-Launchers als auch beim Aufbau eines Automatisierungs-Workflows auf Latenode.
Anfälligkeit von DeepSeek AI für Jailbreaking und böswillige Nutzung
Eine der wichtigsten Fragen bei der Bewertung der Sicherheit von DeepSeek AI betrifft seine Anfälligkeit für Jailbreaking. Dabei manipulieren Nutzende das Modell, um seine integrierten Einschränkungen zu umgehen.
Jailbreaking ermöglicht Angreifern die Erstellung schädlicher, unethischer oder sogar illegaler Inhalte und stellt damit ein erhebliches Sicherheitsrisiko dar. Ein Modell mit geringer Widerstandsfähigkeit gegen Jailbreaking kann für Cyberkriminalität, Desinformation und die Erstellung von Malware missbraucht werden und somit Unternehmen sowie Endnutzende ernsthaft gefährden.
Sicherheitsforschende bei Cisco und der AI Safety Alliance führten umfangreiche Jailbreaking-Tests mit dem HarmBench-Datensatz durch, der die Robustheit von KI-Modellen gegenüber adversarial Prompts bewertet. Die Ergebnisse verdeutlichten die Unfähigkeit von DeepSeek AI, unbefugte und gefährliche Antworten zu verhindern.
| KI-Modell | Erfolgsrate bei Jailbreaking | Malware-Erstellung | Rate toxischer Ausgaben |
|---|---|---|---|
| DeepSeek AI | 100 % | 98,8 % | 89 % |
| GPT-4o | 13 % | 5,6 % | 22 % |
| Claude 3.5 | 7 % | 2,8 % | 18 % |
Die Ergebnisse waren alarmierend:
- 100 % Ausfallrate beim Blockieren schädlicher Anfragen, einschließlich Anleitungen zu Cyberkriminalität und Hassrede.
- 98,8 % Erfolgsquote bei der Erstellung von Malware-Code, was DeepSeek AI in adversarial Umgebungen zu einem Sicherheitsrisiko macht.
- Hohe Toxizitätswerte (89 %), was bedeutet, dass Antworten häufig schädliche oder voreingenommene Inhalte enthielten.
Die mangelnde robuste Inhaltsmoderation von DeepSeek AI wirft ernsthafte Sicherheitsbedenken auf. Diese Schwachstellen machen DeepSeek AI besonders gefährlich für Umgebungen, die strenge Compliance, Datenschutz und kontrollierte KI-Interaktionen erfordern.
Erstellen Sie unbegrenzt viele Integrationen mit Verzweigungen und mehreren Triggern, die in einem Node zusammenlaufen. Nutzen Sie Low-Code oder schreiben Sie mit AI Copilot Ihren eigenen Code.
Wie sicher ist DeepSeek AI bei der Datenverarbeitung?
DeepSeek AI verfolgt einen aggressiven Ansatz bei der Datenerhebung, der weit über das hinausgeht, was die meisten Unternehmen als akzeptabel erachten. Gemäß Abschnitt 4.2 der Nutzungsbedingungen behält sich die Plattform ausdrücklich das Recht vor, Nutzeranfragen und Antworten zur Verbesserung des Dienstes zu analysieren und zu speichern, und bietet keine Opt-out-Möglichkeit.
Diese Richtlinie bedeutet, dass jede Interaktion mit DeepSeek AI protokolliert, indexiert und potenziell für das erneute Training des Modells verwendet wird. Daher gilt: Ist DeepSeek sicher? Die Antwort ist bestenfalls unklar.
Umfang der Datenerhebung
Aktuelle Sicherheitsaudits und Netzwerkverkehrsanalysetools wie Wireshark haben gezeigt, dass DeepSeek AI Folgendes erhebt und verarbeitet:
- Textinteraktionen: Alle Eingaben werden unbegrenzt gespeichert, sofern sie nicht ausdrücklich von der Plattform gelöscht werden – was Nutzende nicht selbst tun können.
- Nutzerverhaltensmuster: Es werden Details auf Keylogging-Niveau überwacht, einschließlich Tastenanschlags-Timing und Schreibgeschwindigkeit.
- Geräte- und Netzwerkmetadaten: Das System sammelt Informationen wie IP-Adressen, MAC-Adressen von Peripheriegeräten wie Druckern und externen Laufwerken sowie sogar Wi-Fi-Kennungen.
- Sitzungsüberwachung: Die Nachverfolgung von Sitzungsdauer, Cursorbewegungen und der Synchronisierung von Sitzungen über mehrere Geräte hinweg ermöglicht DeepSeek eine detaillierte Abbildung von Nutzerverhaltensmustern.
- Bildanalyse (falls zutreffend): Wenn die KI für bildbezogene Anwendungsfälle eingesetzt wird, könnte DeepSeek diese Daten analysieren, um zu untersuchen, welche Daten Sie bereitstellen.
Im Gegensatz zu OpenAI oder Anthropic bietet DeepSeek keine für Nutzende zugängliche Oberfläche zur Verwaltung gespeicherter Daten und stellt auch keine Löschtools bereit. Dadurch können Nutzende ihre historischen Interaktionen im System weder überprüfen noch entfernen. Deshalb stellen Teams wie das von Max erneut die Frage: Ist die Nutzung von DeepSeek AI sicher – insbesondere wenn Unternehmen keine Kontrolle über ihre eigenen Daten haben?
Jurisdiktionelle Risiken und staatlicher Datenzugriff
Die Muttergesellschaft von DeepSeek AI unterliegt der chinesischen Cybersicherheits- und nationalen Sicherheitsgesetzgebung, die strenge Verpflichtungen zur Datenweitergabe vorsieht. Nach dem chinesischen Nationalen Sicherheitsgesetz von 2015 (Artikel 7) muss jede Organisation Behörden Daten zur Verfügung stellen, ohne dass dafür ein Gerichtsbeschluss erforderlich ist.
Was das für Nutzende bedeutet
- Risiko von Unternehmensspionage: Jedes Unternehmen, das DeepSeek AI geschäftlich nutzt, könnte unbeabsichtigt sensible proprietäre Informationen offenlegen, auf die Dritte zugreifen könnten.
- Risiken beim Datenexport: Nutzerdaten können rechtmäßig ohne ausdrückliche Einwilligung der Nutzenden außerhalb des Unternehmenslandes übermittelt werden.
- Anfragen zu historischen Daten: Das Gesetz ermöglicht rückwirkenden Zugriff auf gespeicherte Nutzerdaten für bis zu fünf Jahre.
- Potenzial für staatliche Überwachung: Wenn DeepSeek in kritische Infrastruktur integriert oder in regulierungssensiblen Branchen verwendet wird, kann das KI-Modell indirekt für staatlich unterstützte Informationsgewinnung genutzt werden.
Für Unternehmen in regulierten Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen, Rechtsdienstleistungen und Forschung & Entwicklung entstehen dadurch erhebliche Compliance-Probleme im Hinblick auf Datenschutzrahmen wie GDPR, HIPAA und CCPA.
Vergleich der Datenrichtlinien von KI-Modellen
| KI-Modell | Datenerhebung | Nutzerkontrolle über Daten | Jurisdiktion |
|---|---|---|---|
| DeepSeek AI | Umfangreich (Text, Tastenanschläge, Metadaten, Geräteverfolgung usw.) | Keine | China |
| OpenAI GPT-4 | Moderat (anonymisierte Interaktionen) | Nutzende können die Löschung beantragen | USA |
| Claude 3.5 | Minimal (keine Protokollierung von Tastenanschlägen, sitzungsbasierte Speicherung) | Vollständige Löschung unterstützt | USA |
Technische Risiken: Unverschlüsselte Datenspeicherung und API-Exposition
Ist DeepSeek also sicher? Neben den jurisdiktionellen Bedenken hat DeepSeek AI eine mangelhafte Sicherheitsarchitektur im Backend gezeigt:
- Unverschlüsselte Speicherung: Unabhängige Audits haben offengelegt, dass DeepSeek Anfrageprotokolle im Klartext auf Cloud-Servern speichert, wodurch sie anfällig für Datenlecks sind.
- Offenlegung von API-Schlüsseln: Mehrere Sicherheitsforschende haben DeepSeek-API-Schwachstellen identifiziert, bei denen API-Schlüssel über unverschlüsselte Kanäle im Klartext übertragen wurden. Dies erhöht das Risiko eines Diebstahls von Zugangsdaten.
- Schwache kryptografische Standards: Die Sicherheitsmodule der KI verwenden veraltete Verschlüsselung, darunter OpenSSL 1.1.1w mit bekannten Schwachstellen wie CVE-2024-2515, was sie zu einem leichteren Ziel für Cyberangriffe macht.
- Risiken in der Lieferkette: Drittanbieter-Abhängigkeiten in DeepSeeks Codebasis enthalten Bibliotheken mit öffentlich bekannten Schwachstellen, wodurch KI-integrierte Anwendungen anfällig für indirekte Angriffe werden.
Wie lassen sich diese Risiken mindern?
Die Kombination aus aggressiver Datenerhebung, fehlender Nutzerkontrolle, staatlich vorgeschriebenen Compliance-Risiken und schwacher Backend-Sicherheit macht DeepSeek AI zu einem der datenschutzunfreundlichsten KI-Modelle auf dem heutigen Markt. Organisationen, die sensible Daten verarbeiten, sollten die Integration dieses Modells in ihre Workflows überdenken.
Um diese Risiken zu mindern, sollten Unternehmen mit KI-gestützten Workflows:
- API-Traffic über eine zwischengeschaltete Sicherheitsebene wie Latenode leiten, um ausgehende Datenanfragen zu kontrollieren.
- Interaktionen von DeepSeek AI von sensiblen Datenbanken isolieren.
- Strenge Überwachung implementieren, um Anomalien in KI-Interaktionen zu erkennen, die auf Datenabfluss oder Manipulation hinweisen könnten.
- Alternativen wie Llama 3, Mistral, Claude 3.5 oder ChatGPT in Betracht ziehen, die alle auf Latenode verfügbar sind, oder DeepSeek selbst hosten. Schließlich lautet die Antwort auf die Frage „Ist DeepSeek sicher herunterzuladen?“ wahrscheinlich ja, denn wenn Sie es lokal auf Ihrem Computer ausführen, isolieren Sie es im Wesentlichen von jeder anderen Infrastruktur und können es selbst anpassen.
Diese Maßnahmen helfen sicherzustellen, dass Ihr Team KI nutzen kann und gleichzeitig Kontrolle über Sicherheit, Datenschutz und Compliance behält.
Wie können Sie Latenode nutzen, um DeepSeek für Ihren Workflow sicher zu machen?
Latenode ist eine Low-Code-Automatisierungsplattform, die entwickelt wurde, damit Teams DeepSeek AI einsetzen können, ohne Datenschutz, Compliance oder Sicherheit zu beeinträchtigen. Im Gegensatz zu direkten API-Integrationen, die Ihr Unternehmen unbestätigten Anfragen und potenziellen Datenlecks aussetzen können, bietet Latenode mehrere Schutzebenen und bewahrt gleichzeitig die Flexibilität und Leistungsfähigkeit, die kleine Teams benötigen.
Wie Latenode KI-Sicherheit und Kontrolle bietet
| Herausforderung | Risikoauswirkung | Wie Latenode sie löst |
|---|---|---|
| Unkontrollierte Datenexposition | Sensible Informationen werden von KI verarbeitet | Latenode filtert und anonymisiert alle KI-Eingaben |
| Ungeprüfte KI-Ausgaben | Voreingenommene oder irreführende Antworten erreichen Nutzende | KI-generierte Inhalte werden in Echtzeit validiert |
| Lücken bei der regulatorischen Compliance | GDPR und Branchenvorschriften sind gefährdet | Compliance-Regeln werden vor der KI-Interaktion durchgesetzt |
| Uneingeschränkte API-Aufrufe | Potenzieller Datenabfluss durch externe KI-Modelle | Dynamische Zugriffskontrollen verhindern übermäßige Offenlegung |
- Isolierte Ausführung
Jede Interaktion mit DeepSeek AI läuft über Latenodes Plug-and-Play-Integrations-Node. Das bedeutet, dass das Modell keinen Verlauf speichert und jede Anfrage einzigartig ist. Dadurch wird das Risiko einer unbeabsichtigten Offenlegung privater Daten erheblich reduziert.
- End-to-End-Verschlüsselung und Anonymisierung
Latenode nutzt CloudFlare- und Microsoft Azure-Server, um Sicherheit zu gewährleisten und alle Informationen zu verschlüsseln. Identifizierende Merkmale werden entfernt, bevor Informationen an DeepSeek AI weitergegeben werden. Dies gewährleistet die Einhaltung von GDPR, HIPAA und weiteren regulatorischen Standards.
- Dynamische Compliance und individuelle Sicherheitsregeln
Ob Sie strikte Filter für Finanztransaktionen, KI-Moderation in Kundeninteraktionen oder compliance-spezifische Workflows benötigen: Mit Latenode können Sie KI-Sicherheit präzise nach Ihren Anforderungen konfigurieren.
In Ihrem Workflow könnte DeepSeek beispielsweise seine kreativen Fähigkeiten ausschließlich nutzen, um Suchanfragen für die Recherche von Artikelthemen zu formulieren, diese an das sachkundige Modell Perplexity für die Online-Recherche weiterleiten und anschließend könnte ChatGPT diesen Artikel schreiben. In diesem Fall können Sie
KI-Workflows mit Latenode zukunftssicher gestalten
Kann man DeepSeek also vertrauen, insbesondere in hochsensiblen Anwendungsfällen? Mit den richtigen Schutzmaßnahmen lautet die Antwort wahrscheinlich ja. Für Max ging der Wechsel zu Latenode nicht nur darum, Sicherheitslücken zu schließen – es ging darum, KI zu einem nachhaltigen, skalierbaren Werkzeug für die Automatisierung zu machen. Das Team konnte nun experimentieren, optimieren und seine KI-gestützten Prozesse skalieren, ohne regulatorische Konsequenzen oder Sicherheitsverletzungen fürchten zu müssen.
Durch die Integration von DeepSeek AI über Latenodes sichere Architektur erreichte Max' Team:
- Bessere KI-Aufsicht: Dank der Plug-and-Play-Integration ohne Verlauf konnten sie strenge Regeln dafür festlegen, welche Anfragen DeepSeek AI erreichen durften. Außerdem waren keine Kontozugangsdaten erforderlich.
- Stärkere Compliance: GDPR, HIPAA und Branchenstandards wurden automatisch durchgesetzt.
- Umfassende KI-Governance: KI-Ausgaben wurden überwacht, wodurch Risiken durch Desinformation reduziert wurden.
- Sichere Innovation: Das Unternehmen konnte KI-Automatisierung erkunden, ohne Sicherheit einzubüßen.
Max wusste, dass KI für sein Unternehmen ein wertvolles Gut war. Doch er lernte auf die harte Tour, dass KI ohne Sicherheit nicht nur eine Innovation ist – sondern eine Gefahr, die nur darauf wartet, einzutreten.
Die Realität ist einfach: KI verändert alles, doch ohne Sicherheit ist sie eine tickende Zeitbombe. Mit Latenode automatisieren Unternehmen nicht nur Workflows – sie machen ihre KI-Infrastruktur zukunftssicher und gewährleisten Vertrauen, Compliance und Kontrolle. Schließen Sie sich Max an und testen Sie Ihre Workflows auf Latenode!
Erstellen Sie unbegrenzt viele Integrationen mit Verzweigungen und mehreren Triggern, die in einem Node zusammenlaufen. Nutzen Sie Low-Code oder schreiben Sie mit AI Copilot Ihren eigenen Code.
