背景介紹
隨著人工智能技術的快速發展，很多企業選擇在GPU云主機或GPU裸金屬上搭建DeepSeek私有化服務，在這個過程中，用戶不僅享受到了強大的AI算力資源，同時也面臨著復雜的網絡威脅，如DDoS攻擊、SQL注入、跨站腳本（XSS）等。
為了保障AI算力資源、訓練數據及服務API鏈路的安全性，部署Web應用防火墻成了必不可少的安全舉措。Web應用防火墻支持多種定制化的安全防護策略，幫助企業有效應對各種網絡威脅，確保DeepSeek服務的穩定運行，保障DeepSeeK安全性。
DeepSeek安全防護場景示意圖
在DeepSeek Web安全防護場景中，用戶的DeepSeeK服務部署在GPU云主機或GPU裸金屬上，WAF作為前端的安全網關，負責過濾所有進入的流量。通過WAF的定制化規則和先進的內容檢測引擎，惡意流量被有效攔截，確保AI算力資源和訓練數據的安全。
安全風險及應對方案
| 風險名稱 | 風險描述 | WAF應對方案 | 相關文檔 |
|---|---|---|---|
| Web UI漏洞 | Open WebUI 0.1.105版本存在文件上傳漏洞，ComfyUI多個插件存在安全漏洞。部署大模型過程中，通常會使用大模型自帶的WebUI組件，開源的Web UI組件以及老舊的版本，為大模型的部署和應用帶來了巨大的入侵風險。 | 開啟WAF的Web攻擊防護功能，為Web UI提供必要的安全防護能力。 | Web基礎防護 |
| 企業敏感信息泄露 | 企業利用私有數據進行數據訓練時，私有數據可能包含商業敏感信息，存在數據泄露風險。 | 根據企業機密信息內容，通過WAF精準訪問控制功能，對敏感信息進行檢測攔截，保障企業數據安全。 | 精準訪問控制 |
| 大模型輸入輸出內容違規 | 私有化大模型輸入輸出內容可能涉及政治、賭博、色情、違法犯罪等違規內容，影響企業聲譽。 | 通過WAF敏感信息防泄漏功能，自動屏蔽違規內容，保障企業聲譽安全。 | 防敏感信息泄露 |
| 應用層CC攻擊及API互聯網暴露風險 | 由于多用戶同時使用或單用戶對大模型API接口的頻繁調度導致大模型token被大量占用，服務器繁忙無法為用戶提供正常服務；大模型API接口的暴露，會為用戶的API接口帶來安全風險。 | 采用WAF的CC防護限速功能，保證大模型連續可用性；建設API安全監測與分析能力，降低因API漏洞造成的安全風險。 |
方案優勢
一鍵接入：無需復雜配置，只需在控制臺簡單操作幾步即可完成網站接入，快速開啟安全防護。
實時安全補丁：能夠及時獲取最新的漏洞信息和攻擊特征，自動更新防御規則，有效應對新型攻擊，確保用戶始終處于最新的安全防護狀態。
敏感內容定制：用戶根據自身的業務需求，為敏感信息配置特定的防護規則，精確識別并過濾掉針對敏感信息的惡意請求，有效防止數據泄露和非法訪問。
個性化CC防護：針對DDoS攻擊，WAF提供了個性化的CC防護策略。用戶可以根據Web應用的業務特點，靈活調整防護閾值和策略，制定針對性的CC防護策略，精準識別和攔截惡意流量，確保在高流量攻擊下仍能保持服務的穩定性。
方案總結
在人工智能服務日益普及的今天，WAF提供的Web防護方案為用戶DeepSeek服務提供了強大的安全保障。WAF通過先進的內容檢測引擎、定制化的敏感內容防護規則、以及個性化的安全防護建議，WAF能夠有效應對各種網絡威脅，確保AI算力資源和訓練數據的安全。無論是面對DDoS攻擊、數據泄露還是零日漏洞，WAF都能提供可靠的防護，幫助用戶構建安全、穩定的DeepSeek環境。
