By 拖延大師 
DeepSeek誤認為ChatGPT？AI模型的提示注入攻擊與安全風險解析
人工智慧（AI）技術的快速發展讓各家科技公司紛紛推出自己的語言模型，其中 OpenAI 的 ChatGPT 無疑是最廣為人知的一款。然而，近期一款名為 DeepSeek 的新興 AI 模型卻因某些原因「誤認」自己是 ChatGPT。此事件不僅引起業界熱烈討論，也暴露了大型語言模型潛在的安全風險。本文將深入剖析這次事件的成因與影響，並探討如何避免類似問題再次發生。
一、DeepSeek 與 ChatGPT 的技術架構差異
要理解 DeepSeek 為何會誤認自己是 ChatGPT，我們首先需要了解這兩者在技術架構上的差異。
- DeepSeek 採用「混合專家架構」（MoE, Mixture-of-Experts），此技術允許模型在運算過程中動態選擇部分專家節點進行計算，以提升效率和精準度。簡單來說，這就像一個團隊，每位成員都專精於不同領域，而 DeepSeek 會根據需求選擇最適合的成員來完成任務。
- ChatGPT 則基於 Transformer 架構進行訓練，並透過大量無標記數據學習自然語言生成能力，同時利用 人類反饋強化學習（RLHF） 進一步優化性能。這讓 ChatGPT 在應用場景上更靈活，能適應廣泛的對話需求。
應用場景方面，DeepSeek 主要針對 企業級應用，例如多語言翻譯平台或醫療影像診斷系統，而 ChatGPT 則偏向大眾市場，如智能客服與內容生成工具。雖然目標市場不同，但它們都依賴大型語言模型（LLM）進行運作，因此在面對某些技術挑戰時可能會出現類似問題，例如 提示注入攻擊（Prompt Injection Attack）。
二、問題核心與實際案例：提示注入攻擊（Prompt Injection Attack）
那麼，DeepSeek 為何會誤認自己是 ChatGPT？根據研究，這類問題通常源自 「提示注入攻擊」。
什麼是提示注入攻擊？
簡單來說，攻擊者透過精心設計的輸入指令，引導 AI 產生錯誤或不預期的輸出。例如：
- 使用者輸入 「你是誰？」 並附加一段隱藏指令，要求 AI 回答「我是 ChatGPT」，即使 DeepSeek 本身不是，它仍可能被誤導給出錯誤答案。
- 有些攻擊者甚至能嵌入惡意命令，使 AI 忽略所有先前指示，從而執行錯誤操作。例如，在企業環境中，遠端機器人若遭到此類攻擊，可能會執行錯誤指令，影響業務運作。
實際案例分析
- 某些駭客成功利用「忽略以上指令」等簡單文字干擾 AI 運作，讓系統接受不該執行的命令。
- 在 遠端辦公應用 中，有攻擊者透過提示注入，讓 AI 執行刪除檔案、變更系統設定等不當操作。
- 自我跨站腳本攻擊（Self-XSS）：使用者輸入惡意 JavaScript 代碼，導致 AI 回應被篡改，影響其他使用者體驗與數據安全。
這些案例凸顯出提示注入攻擊的嚴重性，並顯示此類攻擊方式對於 AI 安全構成了深遠影響。
三、安全漏洞解析與共通風險
這次事件還揭示了 DeepSeek 存在一個尚未完全封閉的安全漏洞。
1. 會話令牌（Session Token）攻擊
- 攻擊者可透過控制受害者的 Session Token，冒充合法用戶，甚至接管整個帳號。
- 這就像一把「數位鑰匙」，一旦落入不法分子手中，他們便可執行任意操作。
2. 大型語言模型的共通風險
- 資訊洩露：模型可能無意間暴露敏感數據。
- 內容操縱：攻擊者可能透過 AI 散佈錯誤資訊。
- 偏見問題：由於訓練數據來源多元，可能存在倫理爭議與內容偏差。
例如，LangChain 平台曾遭遇遠端命令執行漏洞，而 Hugging Face 則曾因駭客入侵而洩露部分敏感數據。這些案例都表明，即使是主流 AI 平台，也難以完全避免安全風險。
四、修復措施與挑戰
為了應對這些問題，DeepSeek 採取了一系列修補措施，包括：
- 強化輸入文本過濾機制，降低 AI 受到惡意提示影響的可能性。
- 增加上下文分析能力，讓 AI 能夠辨識並拒絕惡意輸入。
- 限制高風險操作，避免 AI 自行執行敏感指令。
此外，DeepSeek 參考了其他 LLM 防禦策略，如：
- HTML 編碼：轉換特殊字符以防止惡意代碼執行。
- 白名單 / 黑名單策略：限制 AI 只能接受經核准的輸入。
- 三明治防禦（Sandwich Defense）：將用戶輸入夾在兩段固定文本之間，以降低惡意指令的成功率。
測試結果顯示，透過這些措施，惡意指令的成功率降低了 約 70%，但仍無法完全杜絕攻擊。此外，如何平衡 安全性 與 靈活性，仍然是一項重大挑戰。
五、結論與建議
這次 DeepSeek 事件不僅暴露了 AI 技術的潛在風險，也提醒我們必須更加謹慎地對待大型語言模型的開發與部署。
如何防範類似攻擊？
- 強化提示注入防禦機制，例如採用多層次驗證策略，以降低惡意指令成功率。
- 提升透明度，讓使用者清楚了解系統如何處理其輸入內容。
- 推動行業標準化，制定 LLM 安全性規範，降低跨平台風險。
- 加強用戶教育，提高使用者對 AI 風險的認識，減少誤用情況。
- 建立獨立審查機制，持續監控 AI 模型的安全性與表現。
此外，政府部門可介入推動 AI 安全法規，例如設立專項基金，支持 AI 安全技術研發，並要求企業定期進行安全測試與報告。
未來展望
透過各方共同努力，我們不僅能讓 DeepSeek 這類新興產品更成熟，也能推動整個 AI 產業朝向更安全、更可持續的發展方向邁進。
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