​​DeepSeek作为新兴的AI模型因技术领先性成为攻击焦点，主要面临DDoS攻击、数据窃取、后门植入及国家级对抗四大威胁，其中分布式拒绝服务（DDoS）攻击因其破坏服务稳定性和基础设施资源的特性成为关键风险。​​

​​DDoS攻击的直接破坏性​​ DeepSeek近期遭遇的大规模网络攻击以DDoS为主，通过僵尸网络发送海量请求占用服务器资源，导致服务响应延迟甚至宕机。僵尸网络HailBot和RapperBot利用物联网设备的高并发特性，使防御成本指数级上升，并可能伪装政治意图掩盖真实攻击目标，此类攻击的持续性与组织化表明其背后存在职业化黑产团体运作。

​​数据与技术窃取风险​​ 生成式AI模型的开放API和模型微调机制使其易受后门植入攻击。若攻击者绕过安全限制获取模型底层参数或训练数据，可能导致用户隐私泄露、敏感数据外泄，甚至被恶意操控生成非法内容。这类威胁直指AI系统的“信任危机”，影响企业合规性与用户信任度。

​​国家级对抗的潜在可能​​ 安天科技首席技术官肖新光指出，DeepSeek遭受的攻击具备政治倾向特征，其基础设施的高价值属性使其成为国家级网络战的潜在目标。DDoS攻击可能作为烟幕弹掩护更深层的数据窃取行动，反映出AI平台在全球化竞争中的安全挑战已超越单纯技术层面。

​​全链路防御机制构建​​ 应对AI安全威胁需双轨并进：基础架构层面强化分布式服务、流量清洗与实时熔断机制，并通过算力弹性扩展抵御资源耗尽型攻击；业务逻辑层面则需引入推理沙箱、数据血缘追踪等技术构建纵深防御，在模型交互层建立智能检测与阻断系统，确保AI从算法到应用的全流程安全可控。

DeepSeek案例揭示了AI大模型时代的攻防博弈已进入新阶段，企业需将安全策略深度融入技术架构与运维体系，以系统化防御机制应对动态演化威胁，方能实现“可信可靠可控”的AI生态建设目标。