随着以DeepSeek为代表的大模型技术快速发展，单位部署内部AI系统时面临严峻的数据安全挑战。本文聚焦数据泄露风险，系统分析了数据采集、存储、训练及应用全生命周期的安全隐患，包括第三方数据污染、分布式存储漏洞、API接口攻击等新型威胁。研究提出“技术防护+管理优化”双轮驱动的破局路径：技术层面采用同态加密、联邦学习等前沿技术，构建零信任架构与AI增强的威胁检测体系；管理层面建立数据分类分级制度，完善合规审计机制，并通过“三员分立”制度强化人员管控。结合DeepSeek等标杆企业的实践案例，验证了该策略的有效性。研究结果表明，需通过动态自适应安全框架实现数据安全防护的闭环管理，为大模型时代的数据安全提供系统性解决方案。
