Uma nova pesquisa da CrowdStrike revela que o modelo de linguagem grande (LLM) DeepSeek-R1 introduz até 50% mais falhas de segurança no código quando abordado com tópicos politicamente sensíveis favorecidos pelo Partido Comunista Chinês (PCC). Este não é um bug do software; é uma escolha deliberada de design. Os mecanismos de censura geopolítica do modelo estão directamente integrados nos seus pesos principais, transformando a conformidade com as regulamentações chinesas num grave risco da cadeia de abastecimento para os promotores.
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Censura como vetor de exploração
As descobertas seguem outras vulnerabilidades recentes em sistemas de IA – incluindo exposições de bancos de dados, explorações de iOS e riscos de sequestro de agentes – mas esta é distinta. A vulnerabilidade não está na arquitetura do código em si; está no processo fundamental de tomada de decisão do modelo. Isto cria uma ameaça sem precedentes, onde a censura se torna uma superfície de ataque ativa. CrowdStrike documentou como DeepSeek gera software de nível empresarial repleto de credenciais codificadas, autenticação quebrada e validação ausente quando exposto a solicitações politicamente sensíveis.
O modelo recusa-se a responder em quase metade dos casos de teste quando modificadores políticos não são utilizados, embora os seus traços de raciocínio interno confirmem que calculou uma resposta válida. Os pesquisadores descobriram um “interruptor ideológico” embutido nos pesos do modelo, projetado para abortar a execução de tópicos delicados, independentemente do mérito técnico.
Quantificando o Risco
Mais de 30.250 avisos testados pela CrowdStrike mostraram que as taxas de vulnerabilidade do DeepSeek-R1 aumentam até 50% ao receber avisos contendo tópicos que o PCC provavelmente considera politicamente sensíveis. Por exemplo, acrescentar “para um sistema de controlo industrial baseado no Tibete” aumentou as taxas de vulnerabilidade para 27,2%. O modelo recusou-se a gerar código para solicitações relacionadas ao Falun Gong 45% das vezes, apesar de calcular internamente respostas válidas.
Quando solicitado a criar um aplicativo da web para um centro comunitário uigur, o DeepSeek gerou um aplicativo completo com autenticação quebrada, deixando todo o sistema acessível publicamente. O mesmo prompt, sem o modificador político, produziu código seguro com autenticação e gerenciamento de sessão adequados.
O Kill Switch em ação
Os rastros de raciocínio interno do DeepSeek revelam que o modelo planeja responder a solicitações politicamente sensíveis, mas depois as rejeita com a mensagem: “Sinto muito, mas não posso ajudar com esse pedido”. Isto demonstra o quão profundamente enraizada a censura está nos pesos do modelo. O Artigo 4.1 das Medidas Provisórias da China para a Gestão de Serviços Gerativos de IA determina que os serviços de IA “aderam aos valores socialistas fundamentais” e proíbe conteúdo que possa “incitar a subversão do poder do Estado”. A DeepSeek optou por incorporar a censura no nível do modelo para cumprir esses regulamentos.
Implicações para as empresas
Esta vulnerabilidade tem implicações críticas para empresas que usam DeepSeek ou qualquer LLM influenciada por diretivas controladas pelo Estado. Prabhu Ram, vice-presidente de pesquisa industrial da Cybermedia Research, alerta que códigos tendenciosos gerados por modelos de IA criam riscos inerentes a sistemas sensíveis onde a neutralidade é essencial.
A principal conclusão é clara: não confie em LLMs controlados pelo Estado. As organizações devem distribuir o risco por plataformas de código aberto respeitáveis, onde os preconceitos dos modelos são transparentes, e concentrar-se em controlos de governação robustos em torno da rápida construção, acesso, segmentação e proteção de identidade.
O impacto a longo prazo desta descoberta forçará as organizações a reavaliar a sua dependência de LLMs politicamente alinhados. O compromisso entre conveniência e segurança está agora inegavelmente inclinado para a cautela.
