DeepSeek遭受大规模的网络攻击，如何防护？

近期，DeepSeek 服务状态页面显示网页不可用，且服务器频繁遭受攻击。这不仅影响了用户体验，也对其业务稳定性和数据安全性提出了挑战。那DeepSeek 是否应该建立自己的算力中心呢？又要通过哪些方式来保障数据安全与网络稳定呢?

DeepSeek深度思考和联网搜索功能均不可用

我们先来回答第一个问题

DeepSeek 是否需要建立算力中心？

算力是 AI 发展的核心竞争力，而 DeepSeek 作为人工智能企业，就面临高并发计算需求和海量数据处理挑战。目前，很多 AI 公司依赖云计算供应商（如 AWS、Google Cloud 或国内的阿里云、华为云）提供的算力，但如果 DeepSeek 服务器频繁遭受攻击或计算资源受限，建立自有算力中心将带来以下优势：

• 增强自主可控性：自主掌握算力资源，减少对第三方云计算厂商的依赖，提高数据安全性。

• 优化计算性能：专门针对 AI 计算优化架构，提高模型训练和推理的效率。

• 降低长期成本：虽然初期建设成本高，但长期来看，可减少云计算服务的费用，提升资源利用率。

• 增强抗攻击能力：自建数据中心可采用专属防护策略，减少受公有云基础设施攻击的影响。

不过，自建算力中心的建设成本高昂，涉及服务器采购、数据中心维护、能耗管理等，DeepSeek 需要衡量投入与回报，可能采用“混合云”模式，即自建部分算力中心，同时继续利用公有云进行扩展。

2025年1月28日，深度求索、官网显示，其线上服务受到大规模美国IP的恶意攻击，360集团创始人周鸿祎甚至表示，如果DeepSeek有需要，360愿意提供网络安全方面的全力支持。

那面对这种大规模的网络攻击、数据泄露等风险，DeepSeek 需要从哪些层面加强安全防护呢？

（1）多层次网络防御

• DDoS 保护：部署高性能防火墙、流量清洗服务和内容分发网络（CDN），防止恶意流量攻击。

• 入侵检测与防御（IDS/IPS）：监测异常流量，拦截可疑攻击行为。

• 零信任架构：要求所有访问请求都经过严格身份验证，即便是内部流量也需要验证。

（2）数据加密与存储安全

• 端到端加密：保障数据传输安全，防止中间人攻击。

• 分布式存储与备份：采用分布式存储，结合多地数据备份，避免单点故障影响整体服务。

• 数据访问控制：基于角色的权限管理，确保只有授权人员能访问敏感数据。

（3）AI 驱动的安全防御系统
DeepSeek 本身是 AI 企业，可利用 AI 进行安全防御，例如：

• 智能威胁检测：训练 AI 监测异常流量，自动识别潜在攻击。

• 行为分析：通过 AI 学习正常用户行为，一旦发现异常操作立即预警或限制访问。

（4）提升业务可用性与容灾能力

• 多云架构与负载均衡：如果公有云故障，自动切换至备用云平台。

• 边缘计算：在靠近用户的地方部署计算节点，提高访问速度，减少中心服务器压力。

• 自动化运维：结合 AI 运维，自动监测系统健康状态，快速发现并修复故障。

DeepSeek 近期服务器不可用和遭受攻击的问题凸显了 AI 公司的基础设施安全隐患。建立自有算力中心是提升自主可控性的重要策略，但需结合公有云形成“混合云”模式，以优化成本与效率。同时，DeepSeek 应通过多层次网络防御、AI 安全防护、数据加密与分布式存储等措施，提升数据安全和网络稳定性，来保障其 AI 业务的持续健康发展。