用 API 调 DeepSeek 大模型，数据会泄露吗？AskTable 给出了解法

最近，越来越多的企业开始通过 API 使用 DeepSeek、通义千问等云端大模型，来实现智能问答、数据分析、自动报表等功能。

但很多技术人员和安全负责人也开始担心一个问题：

"我把企业数据发到云上去，让大模型处理，真的安全吗？"

先说结论：

如果数据在发送之前没有做任何处理，那确实存在隐私泄露的风险。

数据泄露风险

那有没有办法，既能用上高性能的云端大模型，又能确保数据不被泄露？

答案是有的。AskTable 最近上线的 SDI（去标识化）功能，专门解决这个问题。

01 为什么调用大模型存在数据泄露风险？

当你调用云端 API，比如向 DeepSeek 发一个提问："请帮我分析一下 13812345678 的消费记录"，那么这个手机号，就被一起发到了云端服务器。

为了让企业用户安心使用大模型和 AskTable，我们在本地部署的解决方案中，推出了 SDI（Secure De-Identification Inference） 功能。

SDI功能

这个功能的核心理念非常简单：

敏感数据不出本地，发出去的是"伪造数据"。

来看一个实际的例子：

你在 AskTable 中查询手机号为 "18611112222" 的用户记录。在数据发往大模型前，SDI 会将它替换为一个伪造号码，比如 "18600000001" ，然后再调用 API：

整个过程中，真实手机号只存在于你的企业内网。大模型看到的，是一个毫无意义的"替身"。

不仅如此，这种脱敏是 可控可还原 的。如果你需要生成报告，AskTable 会在本地把伪造数据还原回真实字段，业务流程不会受到影响。

脱敏字段

目前支持以下敏感字段的自动脱敏：

脱敏方式可在 AskTable 系统中自由配置：

每个字段都可以选择是否开启脱敏，以及使用哪种类型的伪造数据。

传统解决方案有两个极端：

而 AskTable 的 SDI 则提供了一个折中且高性价比的路径：

简单来说，你只需要花一两千块的 API 费用，就能安全地享受原本动辄百万的 GPU 大模型能力。

SDI 功能主要适用于以下场景：

数据安全是大势所趋，AI 普及是大势所往。AskTable SDI 的出现，正在用一种务实、安全的方式，把这两件事融合到一起。

在不牺牲隐私、不抬高门槛的前提下，企业可以放心地使用大模型，释放 AI 真正的生产力。

如果你也在思考如何"既用得起 AI，又守得住数据"，不妨来试试 AskTable 的 SDI 功能。点击阅读原文，了解更多。