本文深入剖析了 DeepSeek 的技术创新及其对网络安全的深远影响。文章首先介绍了 DeepSeek 的核心创新，包括其独特的组相对策略优化（GRPO）方法、DeepSeek V3 的多头潜注意力（MLA）和多令牌预测（MTP）技术。通过与 OpenAI 的对比分析，揭示了 DeepSeek 在训练方法、模型架构和成本效益上的差异化优势。同时，文章探讨了 DeepSeek 的开源策略及其在网络安全领域的双重影响，分析了模型托管的云环境和供应链风险，以及边缘 AI 部署对安全的挑战。最后，结合当前生成式 AI 的安全现状，提出了针对大模型公司的安全体系构建建议，旨在为行业提供应对技术发展与安全风险的参考框架。

DeepSeek 作为人工智能领域的新兴力量，带来了一系列创新，推动了大型语言模型（LLM）的发展。其核心创新，区别于传统模型如OpenAI的GPT系列，主要体现在训练方法、模型架构和效率优化上。这些创新不仅提升了模型性能，还降低了训练成本，为更广泛的应用场景提供了可能。DeepSeek 论文 (DeepSeek-AI, 2025) 介绍了两个主要模型：DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。

从基础模型开始的强化学习 (DeepSeek-R1-Zero)：一项关键创新是 DeepSeek-R1-Zero 的开发，该模型使用大规模强化学习 (RL) 进行训练，没有将监督微调 (SFT) 作为预备步骤。这与许多其他 LLM 训练方法有很大不同。论文强调，DeepSeek-R1-Zero 通过纯粹的 RL “自然地展现出许多强大而有趣的推理行为” (p. 3)。这表明 LLM 有潜力在不依赖大量监督数据的情况下发展推理能力。

组相对策略优化 (GRPO)：DeepSeek 利用 GRPO 作为其 RL 框架。GRPO 被认为是比近端策略优化 (PPO) 等传统方法更有效的替代方案。GRPO 的关键优势在于它消除了对单独的“评估”模型（critic）的需求。相反，GRPO 从组分数中估计基线，从而减少了计算与内存开销 (p. 5)。论文提供了 GRPO 目标函数的数学公式。

多阶段训练 (DeepSeek-R1)：虽然 DeepSeek-R1-Zero 使用纯 RL，但 DeepSeek-R1 采用了多阶段训练流程。该流程包括：

• 冷启动: 在 RL 开始之前，使用少量高质量的思维链 (CoT) 数据对基础模型 (DeepSeek-V3-Base) 进行微调。这有助于减轻早期 RL 训练的不稳定性 (p. 9)。
• 面向推理的RL: 与 DeepSeek-R1-Zero 类似，此阶段使用 RL 和基于规则的奖励系统来专注于提高推理能力。
• 拒绝采样和监督微调: 在面向推理的 RL 之后，使用从 RL 检查点进行拒绝采样来创建新的 SFT 数据集。该数据集与其他领域的监督数据（写作、事实问答等）相结合。
• 所有场景的强化学习: 执行最后的 RL 阶段，重点关注推理和一般的有用性/无害性 (p. 11)。

基于规则的奖励建模: 论文强调了使用基于规则的奖励系统来训练 DeepSeek-R1-Zero。该系统侧重于两种主要类型的奖励：

• 准确性奖励: 这些奖励评估模型的响应是否正确。
• 格式奖励: 这些奖励强制执行特定的格式要求 (p. 6)。

作者特别避免使用神经奖励模型。
 

涌现的推理行为: 论文强调，DeepSeek-R1-Zero 通过纯 RL 训练，展现出“许多强大而有趣的推理行为” (p. 3)。这些行为，如自我验证和反思，在训练过程中自然出现。论文描述了一个“啊哈时刻”，模型在其中学会了重新评估其初始方法 (p. 8)。

蒸馏到较小的模型: DeepSeek 表明，较大的 DeepSeek-R1 模型学习到的推理能力可以有效地蒸馏到较小的密集模型中 (p. 11)。

多头潜注意力 (MLA) 和多令牌预测 (MTP) (DeepSeek V3): 虽然在DeepSeek R1 论文中没有详细描述，但其他来源表明 DeepSeek V3 使用了这些技术。

• 多头潜注意力 (MLA): MLA 优化了注意力机制。DeepSeek AI
• 多令牌预测 (MTP): MTP 允许模型并行生成多个 token
• 专家混合 (MoE): DeepSeek V3 采用 MoE 框架。
• 效率改进: MLA 和 MTP 的结合使 DeepSeek V3 能够以更低的训练和推理成本实现强大的性能。

1. 消除价值模型

GRPO (Group Relative Policy Optimization) 不依赖传统强化学习中的价值模型，而是通过组内奖励比较直接估计优势函数。这种方法大幅降低了计算成本，使得大规模强化学习训练更加高效。

2. 批次级奖励比较

GRPO 利用组内的相对奖励分数进行比较，通过对同一问题生成多条候选答案，计算这些答案的相对优势值，从而优化策略。这种机制减少了对绝对奖励的依赖，更适合开放性推理任务。

3. 序列级优势估计

相较于传统方法逐步计算奖励，GRPO 在整个序列级别上估计优势值，进一步提高了训练效率和模型性能。

4. 基于规则的奖励函数

在具体应用中，例如 DeepSeek，GRPO 结合了可验证的基于规则的奖励函数，确保了输出质量与任务需求的一致性。

1. 提高样本效率

GRPO 更有效地利用每个样本，通过组内比较机制减少了对单独价值网络的依赖，从而显著提升样本利用率。

2. 训练稳定性

通过直接在损失函数中引入 KL 散度正则化，GRPO 避免了策略更新过大的风险，确保训练过程稳定且一致。

3. 成本效益

由于不需要额外的价值网络和复杂的计算，GRPO 显著降低了内存占用和计算开销，使其在大语言模型（LLMs）的训练中更具成本效益。

Proximal Policy Optimization (PPO) 是一种广泛应用的强化学习算法，由 OpenAI 于 2017 年提出，旨在通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性和效率。PPO 属于策略梯度方法的范畴，它通过引入裁剪机制限制新策略与旧策略之间的变化幅度，从而避免策略更新过大导致的不稳定问题。具体来说，PPO 在优化过程中通过比较新旧策略在同一状态下的行为概率比值，确保新策略不会偏离旧策略太远，同时仍然能够进行有效的优化。这种裁剪机制使得 PPO 能够在不需要复杂计算（例如信任区域优化）的情况下实现与更高级别算法（如 TRPO）相近的性能。此外，PPO 使用单独的价值模型来估计优势函数（Advantage Function），从而减少方差并提高策略评估的准确性。

Group Relative Policy Optimization (GRPO) 是一种新型强化学习算法，其核心目标是通过组内奖励归一化来优化策略，从而显著降低计算成本并提升训练效率。与传统方法（如 PPO）不同，GRPO 不依赖单独的价值模型，而是直接基于组内生成结果的相对奖励进行优化，这种方法消除了价值网络训练所需的大量计算资源和内存占用。在 GRPO 中，同一输入会生成多个输出，这些输出会被分配不同的奖励值，通过对这些奖励进行归一化计算相对优势，从而指导策略更新。此外，GRPO 将新旧策略之间的差异直接作为正则化项加入损失函数中，而不是像 PPO 那样通过间接奖励惩罚实现正则化。这种直接正则化机制简化了训练流程，同时确保了模型生成结果的一致性和质量。
 

在人工智能领域，DeepSeek 和 OpenAI 是两家备受瞩目的技术领导者，它们的模型在性能、成本、灵活性和市场定位等方面各具特色。虽然 OpenAI 以其封闭但高度优化的生态系统闻名，DeepSeek 则凭借开源策略和高性价比迅速崭露头角。

生成式AI技术在近年来的飞速发展，带来了前所未有的创新突破。各大模型公司相继推出的大规模语言模型（LLM）如DeepSeek、OpenAI的GPT系列，不仅在自然语言处理、机器翻译、图像生成等领域表现出强大的能力，还推动了多个行业的进步。然而，随着这些技术的迅速普及，安全问题也随之而来，尤其体现在以下几个方面：      

1. 数据安全风险加剧

• 训练数据污染事件频发：2023年Meta因第三方数据供应商的恶意数据注入，导致其开源模型Llama 3在金融领域出现系统性偏见。
• 用户隐私泄露呈指数级增长：美国联邦贸易委员会（FTC）数据显示，2024年上半年AI相关数据泄露事件同比增加217%。
• 多模态数据安全边界模糊：图像生成模型Stable Diffusion XL被证实可通过逆向工程反推训练数据中的敏感图像。

2. 模型安全威胁升级

• 对抗攻击成功率持续攀升：MITRE实验室测试显示，主流大模型的提示注入攻击防御成功率不足60%。
• 模型窃取攻击产业化：黑市出现"Model Cloning as a Service"服务，可通过API侧信道攻击复现商业模型核心参数。
• 开源模型滥用常态化：HuggingFace平台检测到23%的开源模型被恶意修改后用于网络钓鱼内容生成。

3. 合规压力持续增强

• 全球监管框架密集出台：欧盟《AI法案》将基础模型列为"系统性风险"，中国《生成式AI服务管理暂行办法》建立全生命周期监管。
• 行业标准碎片化严重：NIST AI RMF、ISO/IEC 23894等标准在安全评估方法上存在技术分歧。
• 跨境数据流动限制加剧：多国将模型训练数据纳入数据主权管辖范围，导致跨国企业合规成本激增。

4. 供应链风险复杂化

• 第三方组件漏洞呈链式传播：PyTorch生态中的TorchServe漏洞影响超过80%基于该框架的大模型服务。
• 硬件供应链威胁凸显：2024年某AI芯片被曝存在设计后门，可导致模型参数泄露。
• 开源社区信任危机：GitHub统计显示，AI项目依赖库的恶意代码植入事件年增长率达340%。

这些安全挑战的交叉叠加，使得大模型公司正面临"技术发展-安全投入-合规成本"的三元悖论。建立系统化的安全防护体系已成为行业可持续发展的必选项。

在生成式AI技术快速发展的背景下，参考《Generative AI Security》一书所提供的全面框架，我们建议从以下几个方面构建完整的安全防护体系。该书由云安全联盟大中华区，世界数字科学院和全球顶级的AI和安全公司包括高校共同写作完成。2024年由权威的科技出版社Springer出版。

首要任务是建立专门的AI安全治理委员会，负责制定AI安全战略和政策。该委员会应由技术、安全、法务、合规等跨部门人员组成，定期评估AI安全风险，制定相应的管控措施。同时，建议参考《Generative AI Security》中的安全计划框架，建立包含风险评估、安全控制、监控审计等环节的全流程安全管理体系。

数据作为AI模型的基础，其安全性直接影响模型的可靠性。建议建立完整的数据安全生命周期管理制度：首先，实施数据分类分级制度，对不同敏感程度的数据采取差异化保护措施；其次，建立数据访问控制机制，实施最小权限原则；第三，实施全流程数据加密方案，包括传输加密、存储加密和计算加密；最后，建立数据泄露检测和响应机制，及时发现和处理数据安全事件。

针对模型安全，需要建立多层次的保护机制：在训练阶段，实施严格的数据清洗和验证流程，防止训练数据污染；在部署阶段，建立模型完整性校验机制，防止未经授权的模型修改；在运行阶段，实施实时监控和异常检测，及时发现异常行为。同时，定期开展模型安全评估，包括对抗样本测试、模型鲁棒性测试等。

在应用层面，需要特别关注API安全和提示词注入防护：实施严格的API认证和授权机制，限制API调用频率和范围；建立输入验证和输出过滤机制，防止恶意提示词攻击；实施应用级别的安全监控，记录和分析异常访问行为；定期开展应用安全测试，及时发现和修复安全漏洞。

参考《Generative AI Security》中的LLMOps和DevSecOps最佳实践，建立统一的安全运营体系：首先，建立专门的AI安全运营团队，负责日常安全监控和响应；其次，实施自动化的安全检测和响应机制，提高安全运营效率；第三，建立安全事件响应预案，定期开展应急演练；最后，建立安全度量体系，定期评估安全措施的有效性。

密切关注全球AI监管趋势，确保DeepSeek的应用符合相关法规要求：建立AI合规审查机制，定期评估合规风险；制定AI伦理准则，确保AI应用的透明性和可解释性；建立隐私保护机制，保护用户数据安全；定期开展第三方安全评估，及时发现和处理潜在风险。

DeepSeek的模型架构设计中，大规模参数量和深度网络结构为其赋予了强大的学习与推理能力，但也使得其在安全防护方面面临更加复杂的挑战。首先，深度神经网络的复杂性使得其在面对未知攻击时的鲁棒性较弱。攻击者可以利用对抗样本技术，轻微修改输入数据，就能成功欺骗AI系统。其次，模型内部的“黑箱”特性使得AI决策的透明度和可解释性较低，导致网络安全事件的根源追踪变得更加困难。因此，尽管DeepSeek能够提供强大的智能决策能力，但其内部的漏洞和隐患依然是安全防御体系中不可忽视的部分。

然而，DeepSeek的架构设计也为新型防御体系的建立提供了借鉴。通过模型可解释性增强、对抗训练和安全性集成等手段，DeepSeek不仅能够提升对抗攻击的防御能力，还能为未来的AI安全技术发展提供重要的实验平台和思路。

DeepSeek的部署模式，不仅限于传统的云端服务，还大力推动了边缘计算和本地化部署的普及。这一模式在提供实时响应和本地数据处理优势的同时，也带来了新的安全隐患。尤其是在边缘设备的部署中，计算资源和存储空间的限制往往导致安全功能的精简或弱化。攻击者可以利用边缘设备的物理访问权限，实施更为隐蔽的攻击，例如通过硬件级别的漏洞进行信息窃取或篡改模型输出。

此外，分布式部署模式带来的网络通信复杂性，也使得数据传输过程中的安全风险加剧。例如，模型在不同节点间的数据交互可能暴露在不安全的网络环境中，成为中间人攻击（MITM）和数据篡改的潜在目标。为此，加强边缘设备的安全防护、采用端到端加密技术，并在部署时执行严格的安全审计，成为应对这类挑战的必要措施。

开源策略带来了显著的优势。首先，代码的透明性有助于快速发现和修复安全漏洞。其次，全球开发者社区的协作推动了安全技术的创新和进步。同时，开放的代码审查机制提高了模型的可信度和安全性。

但开源也带来了一些潜在风险。源代码的公开可能使攻击者更容易发现和利用漏洞。恶意开发者可能对代码进行修改，植入后门或其他有害功能。知识产权保护成为一个重要问题，需要在开放性和专有技术保护之间取得平衡。此外，开源项目的长期维护和安全更新也需要持续的投入和支持。

面对这些挑战，建立完善的安全管理框架变得尤为重要。这包括制定严格的安全策略、建立有效的监控机制、培训专业的安全团队，以及与社区保持密切协作。只有这样，才能充分发挥DeepSeek的优势，同时有效控制相关风险。

DeepSeek 是一家新兴的人工智能公司，其核心创新和安全影响值得关注。

在技术创新方面，DeepSeek 开发了独特的组相对策略优化(GRPO)方法，这种方法不需要单独的评估模型，显著提高了训练效率。公司还在 DeepSeek V3 中引入了多头潜注意力(MLA)和多令牌预测(MTP)技术，进一步优化了模型性能。其训练方法包括纯强化学习训练(DeepSeek-R1-Zero)和多阶段训练流程，展现了与传统方法不同的技术路线。

与 OpenAI 相比，DeepSeek 采用更开放的开源策略，开发成本相对较低。公司更强调强化学习技术，特别是 GRPO 算法的应用。在商业模式上，DeepSeek 的 API 定价较低，具有明显的价格优势。

此外，数据泄露、越狱攻击以及代码生成安全隐患，这些都是当前大模型开发与运营过程中亟需解决的普遍安全问题。因此，AI提供者和运营者应当加强对这些安全风险的识别和防范，制定完善的安全策略和机制，确保在推动技术创新的同时，能够有效保护用户数据和系统安全。

在探讨了DeepSeek的技术创新及其对网络安全的影响后，我们不难发现，随着生成式AI技术的快速发展，AI安全已成为一个至关重要的议题。为了应对这一挑战，云安全联盟大中华区推出了人工智能安全认证专家(Certified Artificial Intelligence Security Professional，CAISP)认证培训项目。旨在为从事AI及其安全的研究、管理、运营、开发以及网络安全等领域的专业人员提供一套全面覆盖AI安全领域的认证培训。其课程内容侧重于跨领域综合能力培养、实践导向与案例分析，并融合了全球视野与法规治理，从而提升学员在AI安全领域的综合技能。