背景介绍
随着人工智能技术的快速发展，很多企业选择在GPU云主机或GPU裸金属上搭建DeepSeek私有化服务，在这个过程中，用户不仅享受到了强大的AI算力资源，同时也面临着复杂的网络威胁，如DDoS攻击、SQL注入、跨站脚本（XSS）等。
为了保障AI算力资源、训练数据及服务API链路的安全性，部署Web应用防火墙成了必不可少的安全举措。Web应用防火墙支持多种定制化的安全防护策略，帮助企业有效应对各种网络威胁，确保DeepSeek服务的稳定运行，保障DeepSeeK安全性。
DeepSeek安全防护场景示意图
在DeepSeek Web安全防护场景中，用户的DeepSeeK服务部署在GPU云主机或GPU裸金属上，WAF作为前端的安全网关，负责过滤所有进入的流量。通过WAF的定制化规则和先进的内容检测引擎，恶意流量被有效拦截，确保AI算力资源和训练数据的安全。
安全风险及应对方案
| 风险名称 | 风险描述 | WAF应对方案 | 相关文档 |
|---|---|---|---|
| Web UI漏洞 | Open WebUI 0.1.105版本存在文件上传漏洞，ComfyUI多个插件存在安全漏洞。部署大模型过程中，通常会使用大模型自带的WebUI组件，开源的Web UI组件以及老旧的版本，为大模型的部署和应用带来了巨大的入侵风险。 | 开启WAF的Web攻击防护功能，为Web UI提供必要的安全防护能力。 | Web基础防护 |
| 企业敏感信息泄露 | 企业利用私有数据进行数据训练时，私有数据可能包含商业敏感信息，存在数据泄露风险。 | 根据企业机密信息内容，通过WAF精准访问控制功能，对敏感信息进行检测拦截，保障企业数据安全。 | 精准访问控制 |
| 大模型输入输出内容违规 | 私有化大模型输入输出内容可能涉及政治、赌博、色情、违法犯罪等违规内容，影响企业声誉。 | 通过WAF敏感信息防泄漏功能，自动屏蔽违规内容，保障企业声誉安全。 | 防敏感信息泄露 |
| 应用层CC攻击及API互联网暴露风险 | 由于多用户同时使用或单用户对大模型API接口的频繁调度导致大模型token被大量占用，服务器繁忙无法为用户提供正常服务；大模型API接口的暴露，会为用户的API接口带来安全风险。 | 采用WAF的CC防护限速功能，保证大模型连续可用性；建设API安全监测与分析能力，降低因API漏洞造成的安全风险。 |
方案优势
一键接入：无需复杂配置，只需在控制台简单操作几步即可完成网站接入，快速开启安全防护。
实时安全补丁：能够及时获取最新的漏洞信息和攻击特征，自动更新防御规则，有效应对新型攻击，确保用户始终处于最新的安全防护状态。
敏感内容定制：用户根据自身的业务需求，为敏感信息配置特定的防护规则，精确识别并过滤掉针对敏感信息的恶意请求，有效防止数据泄露和非法访问。
个性化CC防护：针对DDoS攻击，WAF提供了个性化的CC防护策略。用户可以根据Web应用的业务特点，灵活调整防护阈值和策略，制定针对性的CC防护策略，精准识别和拦截恶意流量，确保在高流量攻击下仍能保持服务的稳定性。
方案总结
在人工智能服务日益普及的今天，WAF提供的Web防护方案为用户DeepSeek服务提供了强大的安全保障。WAF通过先进的内容检测引擎、定制化的敏感内容防护规则、以及个性化的安全防护建议，WAF能够有效应对各种网络威胁，确保AI算力资源和训练数据的安全。无论是面对DDoS攻击、数据泄露还是零日漏洞，WAF都能提供可靠的防护，帮助用户构建安全、稳定的DeepSeek环境。
