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　　通过API调用大模型服务存在一定的安全风险，如数据传输风险、服务提供商的隐私政策与存储策略、大模型服务商自身的安全能力等。

　　2.不建议完全依赖云端API服务，可以选择本地化部署、云上专属模型部署等方式来降低数据泄露风险。

　　3.在使用API调用大模型服务时，需注意保护敏感数据，如避免提交敏感信息或在知识库中存放敏感数据。

　　4.选择有良好声誉、技术实力雄厚、具备强大安全认证的提供商可以降低数据泄露风险。

　　最近，总有吃瓜群众问：通过API的方式，来调用市面上各种DeepSeek服务，到底安全不安全，会不会造成隐私或者数据泄露？

　　无论是通过API还是通过网页版，或者各种APP客户端，都存在一定的安全风险。

　　首先明确一点，当通过API或者WEB/APP使用大模型服务的时候，你的Prompt信息（输入的文本、问题、指令，提交的图片或者文档等等），都会被传送到公网和云端服务器。

　　当你通过网络将数据发送到云端API时（网页版也一样），如果这个链接不是HTTPS加密的，那么，你就要小心了，数据可能会被拦截或窃听。

　　当然，绝大多数正规服务提供商都会默认使用加密传输，但是，也不排除某些草台班子搞出“超纲”的操作。（尤其要注意某些山寨的或者廉价的服务商）

　　用户提交到服务器端的数据，在大模型完成推理任务后，这些数据默认会被“短暂保存”，主要用于日志、合规审计、服务优化等目的（这是作为服务商必须的，也是合理正当的）。

　　所以，大家在使用注册使用服务的时候，一定要仔细看用户协议和隐私政策，确认数据是否会被存储、如何存储、存储多久，以及数据是否会被使用。

　　当然因为这是一家纯纯的第三方，并没有自家的模型，所以不拿数据去训练也是理所应答的。↓

　　明确说了会将数据用于训练，不过他们也给了一个可选的通道，允许用户禁止自己的数据用于训练。

　　与本地部署的模型相比，云端API意味着你无法完全控制数据的处理环境，你必须依赖服务提供商的承诺和能力来保护数据。

　　但如果他们安全能力不足（比如服务器被黑客攻击），你的数据仍然会面临泄露风险。

　　选择有良好声誉、技术实力雄厚、具备强大安全认证（如ISO 27001）的提供商可以降低这种风险。

　　还有一种典型的应用场景，那就是在调用API的同时，本地部署了知识库做RAG。

　　所以，使用RAG，不仅当前提交的内容有泄露风险，本地知识库也会泄露，知识库中要避免存储敏感信息（隐私数据、商业机密）。

　　总的来说，调用云端大模型API服务确实有一定的数据泄露风险，如果有严苛的合规要求和数据安全需求，建议选择以下方案↓

　　1、完全本地化部署：一体机、本地化集群、专属云等，牺牲灵活性和成本来换安全。

　　2、云上专属模型部署：选择可靠的、有数据安全背书的AI Infra服务商，部署专属模型。

　　3、如必须调用API，则增加数据脱敏措施，避免提交敏感数据，或者在知识库中存放敏感数据。

　　当然，本地化部署并不一定就比云上安全，这取决于本地的安全防护能力、运维水平和安全意识。