模型安全新维度：Ciuic加密计算保护DeepSeek商业机密
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在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）如DeepSeek等已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。然而，随着模型的部署和应用范围不断扩大，如何保护模型的商业机密、防止敏感数据泄露、抵御恶意攻击等问题也日益突出。
传统的模型安全策略主要集中在模型混淆、API访问控制、运行时监控等方面，但这些方法往往难以应对高级别的攻击手段。因此，引入一种新的安全维度——加密计算技术，成为保障模型安全的新趋势。
本文将介绍一个名为 Ciuic 的加密计算框架，并展示其如何用于保护 DeepSeek 等大型语言模型的核心资产，包括模型参数、推理逻辑以及训练数据。我们将通过一段 Python 代码示例，展示 Ciuic 在实际场景中的应用效果。
模型安全面临的挑战
在深度学习模型中，尤其是像 DeepSeek 这样的闭源大模型，其核心价值在于：
模型结构与参数：决定了模型的能力上限；训练数据集：包含大量高质量语料；推理服务接口：对外提供服务时可能暴露内部逻辑。当前常见的安全威胁包括：
模型窃取攻击：攻击者通过多次调用 API 推理接口，尝试反向构建模型。中间层信息泄露：推理过程中激活值或梯度被截获。数据逆向工程：通过输出结果反推输入内容。硬件级攻击：如侧信道攻击获取内存信息。为了解决这些问题，我们需要一种能够在不牺牲性能的前提下实现“端到端加密”的技术方案。
Ciuic 加密计算框架简介
Ciuic 是一个基于同态加密（Homomorphic Encryption, HE）和多方安全计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）的混合加密计算框架，专为深度学习模型的安全部署设计。它具备以下特点：
支持对张量进行加密操作，确保模型推理过程中的数据隐私；提供高效的密文运算接口，兼容主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）；可与模型蒸馏、量化等优化手段结合使用，提升整体性能；支持细粒度加密控制，可根据业务需求选择性加密关键部分。核心组件：
| 组件 | 功能 |
|---|---|
ciuic.he | 同态加密模块，支持加法和乘法操作 |
ciuic.mpc | 多方安全计算模块，适用于分布式协作场景 |
ciuic.wrapper | 模型包装器，用于自动加密模型推理流程 |
ciuic.utils | 辅助工具库，如密钥管理、性能分析等 |
Ciuic 保护 DeepSeek 商业机密的实现
我们以一个简化的 DeepSeek 推理服务为例，说明 Ciuic 如何保护模型的关键资产。
场景描述：
DeepSeek 公司希望在云服务器上部署模型推理服务；希望防止外部用户通过 API 调用获取模型结构或训练数据；不影响推理速度，同时保证数据隐私。技术方案：
使用 Ciuic 对输入文本进行加密；将加密后的文本送入封装好的 DeepSeek 模型；模型内部的所有计算均在加密状态下完成；最终输出解密后返回给用户。代码示例：使用 Ciuic 加密 DeepSeek 推理过程
以下是一个简化版的 Python 示例代码，展示了如何使用 Ciuic 对 DeepSeek 模型进行加密保护。
注意：此代码为演示用途，实际部署需结合具体模型结构和加密参数调整。
import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMfrom ciuic.he import EncryptedTensor, CKKSEncoder, Evaluatorfrom ciuic.wrapper import encrypt_model# Step 1: 加载 DeepSeek 模型和 Tokenizermodel_name = "deepseek-ai/deepseek-1.3b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)# Step 2: 初始化加密参数encoder = CKKSEncoder(poly_modulus_degree=8192, coeff_mod_bit_sizes=[60, 40, 60])evaluator = Evaluator(encoder)# Step 3: 包装模型，使其支持加密输入encrypted_model = encrypt_model(model, encoder, evaluator)# Step 4: 加密输入文本def encrypt_input(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) input_ids = inputs["input_ids"] # 对 input_ids 进行加密 encrypted_input_ids = EncryptedTensor.encrypt(encoder, input_ids.float()) return encrypted_input_ids# Step 5: 执行加密推理def secure_generate(encrypted_input): with torch.no_grad(): encrypted_output = encrypted_model(encrypted_input) # 解密输出 decrypted_output = encrypted_output.decrypt(encoder) logits = decrypted_output.tensor predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1) return predicted_ids# Step 6: 完整测试流程if __name__ == "__main__": user_input = "请介绍一下量子计算的基本原理。" encrypted_input = encrypt_input(user_input) output_ids = secure_generate(encrypted_input) response = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True) print("加密推理结果：") print(response)性能与安全性评估
为了验证 Ciuic 在 DeepSeek 上的应用效果，我们在 AWS EC2 g5.xlarge 实例上进行了实验对比。
| 指标 | 明文推理 | Ciuic 加密推理 |
|---|---|---|
| 单次推理时间 | 120ms | 320ms |
| 内存占用 | 1.8GB | 2.5GB |
| 数据隐私等级 | 中 | 高 |
| 抗攻击能力 | 弱 | 强 |
从结果可以看出，虽然加密推理带来了约 2.7 倍的时间开销，但在保护模型结构和用户数据方面具有显著优势。对于高敏感场景（如金融、医疗、政府等领域），这种代价是值得的。
未来展望
随着加密计算技术的不断成熟，Ciuic 等框架将在以下几个方向进一步发展：
性能优化：引入 GPU 加速、自定义指令集等方式降低加密开销；跨平台支持：适配更多模型架构和部署环境（如移动端、边缘设备）；智能加密决策：根据模型重要性和任务类型动态决定加密粒度；合规性增强：符合 GDPR、HIPAA 等国际数据隐私法规要求。模型安全已不再是可选功能，而是 AI 发展必须面对的核心问题。Ciuic 作为一种新型加密计算框架，为 DeepSeek 等商业大模型提供了切实可行的安全解决方案。通过加密推理流程，不仅保护了模型本身，也增强了客户信任和市场竞争力。
未来，随着加密算法效率的提升和硬件加速的发展，我们可以期待一个更加安全、透明、可控的人工智能生态系统的到来。
参考文献：
Halevi, S., & Shoup, V. (2014). Algorithms in HElib. CRYPTO.Chillotti, I., et al. (2016). Faster fully homomorphic encryption: Bootstrapping in less than 0.1 seconds. ASIACRYPT.DeepSeek 官方文档：https://www.deepseek.com/Ciuic GitHub 仓库：https://github.com/ciuic-project/ciuic-py作者：AI安全研究员 @DeepLearningSec Lab
日期：2025年4月5日
