观韬视点 | DeepSeek大模型本地化部署的法律风险及防控措施
作者：刘贝
引言：发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点，而人工智能作为新质生产力的核心引擎之一，其安全合规应用至关重要。大模型本地化部署作为企业赋能内部流程与对外服务的关键技术手段，在提升效率的同时，也伴随显著的法律风险。当前，我国正处在全面推进数字经济与人工智能发展的关键时期，《新一代人工智能发展规划》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策法规的出台，标志着对人工智能治理体系的加速构建。DeepSeek等大模型的本地化部署，作为企业拥抱智能化转型的重要实践，其法律风险管理对于保障企业稳健运营、保护用户权益、维护国家安全具有重大意义。
在这样的大背景下，本文旨在通过对DeepSeek大模型本地化部署在不同应用场景下可能面临的法律风险进行剖析，结合相关法律法规及监管实践，揭示潜在风险点，并提出相应的防控策略。这对于促进企业负责任地应用人工智能技术、规避法律合规陷阱、保障核心竞争力具有重要意义。通过深入分析，本文为企业提供了清晰的合规指引，帮助其构建适应大模型应用特点的风险防控体系。
一、企业自用场景
（一）法律风险分析
1. 数据泄露与隐私侵权风险
企业内部本地化部署DeepSeek等开源大模型，势必要将企业内部数据用于模型的训练与微调。这些数据的载体主要包括企业知识库中的文档（PDF/Word/Excel）、音视频（会议录音）、图片（设计稿）等，经过结构化之后进行向量化存储。这些数据包含员工个人信息或业务敏感信息（如财务数据、客户资料），可能因数据未脱敏或访问权限管理缺失导致泄露，违反《个人信息保护法》和《数据安全法》的合规要求。此外，API接口未加密传输风险以及数据库漏洞引发的存储安全风险，可能导致内部数据泄露或被窃取，则可能违反《数据安全法》第二十七条（要求建立全流程数据安全管理制度），被市场监管部门行政处罚。
2. 生成违法信息风险
根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《办法》）和相关解读，第七条“禁止生成违法信息”的规定原则上不直接适用于企业本地化部署大模型并内部使用的情形，但需结合具体场景和关联法律综合判断。以下是具体分析：《办法》第二条明确指出，其适用范围是“向中华人民共和国境内公众提供生成式人工智能服务”的行为。若企业仅将大模型用于内部业务流程（如数据分析、文档生成、员工培训等），且未通过任何形式向公众开放服务，则不属于《办法》的监管范围，第七条“禁止生成违法信息”的规定亦不直接适用；但若企业内部使用场景间接涉及公众传播（例如生成内容可能被员工二次转发至社交媒体，或用于对外发布的报告、宣传材料等），则可能被认定为“具有舆论属性或社会动员能力”，此时需履行《办法》第七条的内容安全义务，并可能需要备案。
尽管《办法》第七条不直接适用，但企业需注意以下关联法律对生成内容合规性的要求：例如，企业内部生成内容若涉及敏感数据（如公民个人信息、商业机密），需遵守《数据安全法》第二十一条的数据分类分级要求，防止泄露或滥用；若生成内容涉及恐怖主义、煽动颠覆国家政权等违法信息，可能触犯《刑法》第二百八十七条之一（拒不履行信息网络安全管理义务罪）。
3. 侵犯知识产权与不正当竞争行为风险
模型训练阶段若使用未经授权的第三方享有著作权的材料或者构成第三方商业秘密的材料（如涉密文档），可能侵犯著作权或商业秘密，违反《著作权法》第五十三条及《反不正当竞争法》第九条。
同时，若模型生成内容侵犯第三方著作权或商业秘密，企业可能面临民事侵权诉讼。
（二）防控措施建议
1. 数据全流程管控
分级分类管理：根据《数据安全法》要求，对内部数据实施分类分级（如核心数据、重要数据、一般数据），限制敏感数据用于模型训练。
推理过程沙箱化：将模型推理模块隔离在独立环境中，阻断恶意提示词对核心数据的访问路径，防止训练数据泄露。
访问权限控制：采用动态权限管理工具（如零信任架构），仅授权特定岗位访问模型后台和敏感数据，记录访问操作日志并留存6个月以上。
日志溯源：记录所有生成内容的操作日志，留存至少6个月，便于事后追责。
2. 模型安全加固
输入输出过滤：部署实时内容审核系统，拦截包含“煽动”“恐怖”等关键词的输入指令，并利用关键词拦截和语义分析工具对生成结果进行内容审核，必要时进行人工复核。
漏洞防御：定期开展“红队攻击”模拟测试，修复漏洞，避免服务器被远程控制。
3. 企业制度及员工合规培训
法律意识强化：定期组织《网络安全法》《数据安全法》专题培训，明确禁止利用模型生成违法内容，并将合规责任写入岗位说明书。
制度约束：在企业制度、员工手册和劳动合同中明确禁止利用模型生成违法内容，并约定有关责任。
4. 合规备案
若企业自用大模型未对外提供服务且无舆论属性，无需依据《办法》第十七条提交算法备案或训练数据来源证明。
若模型生成内容可能间接影响公众（例如内部使用的模型生成内容可能被传播至公共平台（如社交媒体运营工具）），建议主动向属地网信部门备案以规避风险。
二、对外提供服务场景
（一）法律风险分析
1. 数据安全与隐私泄露风险
除了上述内部数据用于模型训练、调优和推理时存在的个人信息侵权风险和数据泄露风险，对外提供服务时也存在外部风险。例如，未加密的API接口、数据库漏洞、供应链攻击可能导致客户信息、交易数据等敏感信息泄露。
法律依据包括：《数据安全法》第二十一条：要求对核心数据（如金融交易记录）严格本地化存储，重要数据出境需安全评估。《个人信息保护法》第六十六条：违规处理个人信息最高可处5000万元或营业额5%的罚款。《刑法》第二百五十三条之一：非法获取公民个人信息可能构成犯罪。
2. 生成内容合规性风险
对外提供服务场景受到《生成式人工智能服务管理暂行办法》第七条规制，禁止生成违法信息，包括虚假宣传、内幕交易暗示等。例如，模型可能输出虚假投资建议（如“稳赚不赔”）、违反广告法的营销话术（如“保本收益”），或通过“提示注入”泄露训练数据中的敏感信息。这些情况还可能触犯其它法律法规，例如，《证券法》第一百九十三条：误导性陈述或虚假信息可触发行政处罚。
3. 知识产权侵权风险
例如，模型生成内容可能抄袭第三方著作（如研报、代码），或通过“深度思考模式”暴露训练数据中的未授权文本。
如前述，法律依据包括：《著作权法》第五十三条：未经许可复制他人作品可被追责。《反不正当竞争法》第九条：禁止利用模型非法获取商业秘密。
4. 供应链与第三方技术风险
例如，开源框架默认开放某端口且无身份验证，攻击者可窃取模型参数或篡改输出结果。
如前述，法律依据包括：《网络安全法》第三十七条：关键信息基础设施需通过等保三级认证。《数据安全法》第二十七条：要求建立供应链安全管理制度。
5. 跨境传输与域外合规风险
涉及国家经济运行、公共健康、国防等敏感数据跨境传输时，可能被境外势力非法获取或滥用，威胁国家安全。例如，关键信息基础设施（如能源、金融系统）数据若未通过安全评估擅自出境，可能触发《数据安全法》第二十七条的处罚，甚至构成刑事责任。
数据强国通过“长臂管辖”要求企业提供境内数据（如美国《云法案》），可能迫使企业违反中国数据本地化要求，导致法律冲突。
未履行安全评估、未签订标准合同或未明确告知用户数据出境范围，可能违反《个人信息保护法》。涉及重要数据或累计10万以上个人信息出境未申报安全评估，企业最高可被处营业额5%的罚款。
欧盟GDPR要求“被遗忘权”、数据最小化原则，而中国法律未完全匹配此类要求，企业若未在境外部署本地服务器或调整数据处理流程，可能面临高额罚款。
（二）防控措施建议
企业需构建“技术-管理-法律”三位一体的防控体系：技术层面：通过输入过滤、加密脱敏、漏洞修复降低数据泄露风险；管理层面：落实数据分级、算法备案、供应链审查等合规流程；法律层面：设计用户协议、知识产权声明及应急响应机制。同时，需结合行业特性细化措施，系统性防范数据泄露、内容违规及跨境传输风险
1. 技术防护
（1）输入输出双过滤与内容风控
前置过滤：部署AI驱动的语义分析工具，实时拦截例如含“内幕消息”“保本收益”等违禁词输入，并通过BERT模型对生成内容进行合规评分（阈值≥90分才允许输出）。
深度防御：针对“提示注入”攻击（如诱导模型泄露训练数据中的敏感信息），采用对抗样本检测技术，阻断恶意提示词的逻辑链穿透。
（2）基础设施加固与访问控制
端口与权限管理：关闭Ollama框架默认开放的11434端口，强制启用多因素认证（MFA）和IP白名单，限制非授权访问。对数据库、API接口实施基于角色的访问控制（RBAC），确保仅授权人员可操作。
漏洞修复与供应链安全：定期使用Nessus等工具扫描系统漏洞（如CVE-2024-37032远程代码执行漏洞），并对第三方组件（如PyTorch、Docker）进行软件成分分析（SCA），拦截恶意代码植入。
（3）数据全生命周期加密与脱敏
动态脱敏：对客户身份信息、交易记录等敏感数据实施实时脱敏处理，在训练和推理环节仅保留非敏感字段。例如，用户身份证号部分可替换为“***”格式。
加密存储与传输：采用TLS 1.3加密传输数据，核心数据使用国密算法（如SM4）加密存储，并禁止用于公开模型训练。
2. 数据与合规管理机制
（1）数据分类分级与本地化存储
分级标准：依据《数据安全法》《证券期货业数据分类分级指引》，将数据划分为核心数据（禁止出境）、重要数据（需安全评估）和一般数据。例如，投研报告、客户交易记录属于重要数据，需独立存储于本地加密服务器。
跨境限制：涉及欧盟用户时，部署本地服务器满足GDPR数据本地化要求，并通过标准合同条款（SCC）约定境外接收方的数据处理义务。
（2）算法备案与安全评估
备案流程：若服务具有舆论属性（如智能投顾），需向网信部门提交算法机制说明、训练数据来源证明，并通过等保三级认证。
红队攻防测试：每季度模拟攻击场景（如DDoS流量攻击、算力劫持），验证模型抗压能力，并记录攻击路径用于系统加固。
（3）供应链与第三方审查
技术协议约束：与模型供应商签订协议，明确数据权属、漏洞修复责任及违约赔偿条款。例如，要求开源框架供应商提供安全更新承诺。
供应商资质审核：优先选择通过金融行业合规认证的技术合作方，避免因合作方资质瑕疵引发连带责任。
3. 法律与用户管理
（1）用户协议与知情同意
明确告知义务：在隐私政策中详细列明数据跨境范围、接收方及处理目的，避免笼统表述。例如，单独弹窗告知用户“您的投资偏好数据将被用于模型优化”。
免责声明设计：引用《民法典》避风港原则，约定用户违规使用生成内容（如传播虚假信息）的自行担责条款。
（2）知识产权保护与内容溯源
数字水印技术：对生成的投研报告、客服话术嵌入隐形水印，便于追踪泄露源头。若发现抄袭第三方作品，可快速定位责任人。
版权声明机制：在用户协议中明确生成内容的权属归属，规定二次创作需注明来源，避免衍生作品引发版权争议。
（3）合规备案
根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第十七条，企业若通过自研或调用大模型对外提供服务，需根据服务属性和功能履行备案义务。
需备案的情形包括：具有舆论属性或社会动员能力：例如提供公众账号、短视频生成、智能客服、新闻资讯生成、社交群组管理等服务；面向境内公众提供服务：无论服务对象是企业还是个人，只要用户群体为境内公众，均需备案；生成内容类型：包括文本、图片、音频、视频等。
无需备案的豁免情形：仅调用已备案大模型的API接口且无二次开发（需向属地网信部门登记）；服务仅限企业内部或特定机构使用（如科研机构、行业组织内部工具）；不具备舆论属性或社会动员能力（如企业内部数据分析工具）。
属地化申报：企业需向所在地省级网信部门提交材料（如浙江企业向浙江省网信办申报）；备案流程分为材料审核与技术测试两阶段，最终由国家网信部门终审。
4. 应急响应与监控体系
（1）事件响应流程
快速处置：制定《生成内容安全事件应急预案》，要求监测到违法内容（如虚假投资建议）后1小时内下架，12小时内向网信部门报备，并启动模型回滚至安全版本。
日志溯源：保留全生命周期操作日志（包括输入提示词、模型推理路径），留存时间不少于6个月，供监管回溯审计。
（2）实时监控与预警
异常行为检测：部署AI驱动的流量分析系统，识别DDoS攻击（如百万级请求/秒峰值）、算力滥用（如加密货币挖矿）等异常行为，自动触发流量清洗或服务熔断。
合规知识库更新：构建动态更新的监管规则库（如《个人信息保护法》、《数据安全法》），确保模型输出的投资建议、法律解释与最新政策同步。
5. 数据跨境合规
数据跨境合规需兼顾国内法定义务（分类分级、安全评估）与目标国规则适配（如欧盟GDPR、本地化存储），同时依托技术措施（加密、脱敏）和管理机制（风险自评、应急响应）。
若服务涉及欧盟用户，未遵守GDPR数据本地化要求，可能面临高额罚款。
