DeepSeek私有化部署：数据权限与功能权限控制的实用指南

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企业如何在利用 的强大功能的同时，有效控制数据与功能权限，确保信息安全？本文将深入探讨在企业环境中部署 时的权限管理策略，提供实用的解决方案，帮助企业平衡技术创新与安全保障。

随着的爆火，各个企业在政策或者市场的推动下都如火如荼的私有化部署大模型，人工智能（AI）技术已成为企业提升竞争力和工作效率的核心动力。与此同时，数据安全与隐私保护问题也日益凸显，尤其是在企业私有化部署 这类大型语言模型时，如何有效控制数据与功能权限成为安全的核心问题。本文将深入探讨 私有化部署后的权限控制策略。

从的使用说起

在 的使用过程中，数据流转大致可分为以下三个节点，我们以此为思路进行权限控制的探讨。

用户或者API的行为管理用户使用的功能权限控制

在企业决定将业务与 融合时imToken下载，提示词对话框应该在哪个模块、哪个界面、哪个流程是已经设计好的内容，功能权限的设计应与企业现有的权限控制体系保持一致，确保不同角色的用户只能访问其权限范围内的功能。

API使用的功能权限控制

当企业内部系统众多且只能部署一套 时，API 的能力调用需通过控制开放平台的访问 token 来实现。只有持有合法 token的系统才被允许调用 的功能token 权限管理·(中国)官方网站，从而确保系统间的安全交互。

用户使用的数据权限控制

数据权限控制是企业内部应用 时最棘手的问题，主要涉及以下三个方面：

1）用户能上传什么文件给

（1）通过用户的可访问数据权限控制（大部分企业域业务，用户之前可访问文件的权限问题在未接入大模型时都已经解决）

（2）通过用户的行为规范控制（被动控制，依赖员工的素质，该问题在未接入大模型时也面临数据安全问题。例如我们并不能避免用户将加密的文件通过其他通信方式传到外部）。

2）用户能通过搜索什么

企业根据自己的安全策略通过关键字过滤功能，限制用户搜索的内容，确保敏感数据不被泄露。

3）用户户能接收到的什么数据

用户能接收的数据也可以通过关键字过滤功能进行数据权限的控制。（类似让大模型分析某些平台的内容时提示没有相关权限。）

从部署策略着手部署策略

把不同保密级别的数据放在一起训练企业的大模型，由于不可解释性，并不能严格地保证数据的安全。为确保数据安全，建议将不同保密级别的数据分开训练，部署不同级别的 实例。虽然这一策略对硬件和经济能力有一定要求，但能有效降低数据泄露风险。

数据级别的梳理

企业需根据数据的安全级别重新梳理，综合考虑部署成本、数据整理难度和业务需求，重新定义安全级别。

参考

将企业数据分为以下几类：

– 公开数据：非敏感数据，可以完全开放给 。

– 内部数据：仅限于企业内部使用的数据，需要根据 的功能需求进行部分开放。

– 敏感数据：涉及个人隐私、财务信息等高度敏感的数据，需要严格控制访问权限。

高安全级别兼容低安全级别

高安全级别的 实例应能兼容低安全级别的数据，也就是安全级别高的可以使用同等级别以及较低级别的所有数据，保证训练结果的准确可靠性。

给分配功能权限和数据权限

如果企业已有成熟的知识库或数据源，可以直接挂载 RAG 进行检索增强生成。这种方式适用于快速部署和即插即用的场景。但是对于有特殊定制要求的场景需要进行模型训练，在数据投喂时：为 创建特定的角色，并为其分配相应的功能权限和数据权限，只能选择已经配置的数据进行训练。

如果企业内部推行全流程接入那么这里需要的是最大功能权限原则和最大数据权限原则。

写在最后

本文旨在抛砖引玉，提出问题并给出初步解决思路。欢迎各位根据实践经验提出建议，共同完善相关方法论。