Critical vulnerabilities doesn’t have to be complex or have a CVE – deepseek publicly exposed their internal ClickHouse database to the world, without any authentication at all, and leaked sensitive data.
关键漏洞不一定复杂，也不一定需要有一个CVE编号。
deepseek公开暴露了他们的内部ClickHouse数据库，且***没有任何身份验证***，导致敏感数据泄露。
Wiz Research 发现了一个公开可访问的 ClickHouse 数据库，该数据库属于 DeepSeek，允许对数据库操作进行完全控制，包括访问内部数据的能力。此次暴露的数据包含超过一百万行的日志流，涉及聊天记录、密钥、后端细节以及其他高度敏感的信息。Wiz Research 团队立即并负责任地向 DeepSeek 披露了这一问题，DeepSeek 迅速采取了措施，修复了这一暴露问题。
DeepSeek 是一家中国人工智能初创公司，最近因其突破性的人工智能模型（尤其是 DeepSeek-R1 推理模型）而获得了大量媒体关注。该模型在性能上可与 OpenAI 的 o1 等领先的人工智能系统相媲美，并以其成本效益和高效性脱颖而出。
随着 DeepSeek 在人工智能领域掀起波澜，Wiz Research 团队着手评估其外部安全状况，并识别任何潜在的漏洞。
在几分钟内，Wiz Research 发现了一个与 DeepSeek 相关的公开可访问的 ClickHouse 数据库，该数据库完全开放且未经身份验证，暴露了大量敏感数据。该数据库托管在 oauth2callback.deepseek.com:9000 和 dev.deepseek.com:9000 上。
该数据库包含了大量的聊天记录、后端数据以及敏感信息，包括日志流、API 密钥和操作细节。
更为严重的是，此次暴露允许对数据库进行完全控制，并可能在 DeepSeek 环境中实现权限提升，而没有任何身份验证或对外部世界的防御机制。
暴露过程分析
我们的侦察工作从评估 DeepSeek 的公开可访问域名开始。通过使用简单的侦察技术（被动和主动发现子域名）来映射外部攻击面，我们识别出了大约 30 个面向互联网的子域名。其中大多数看起来是无害的，托管了诸如聊天机器人界面、状态页面和 API 文档等内容——这些内容最初并未显示出高风险暴露的迹象。
然而，当我们将搜索范围扩展到标准 HTTP 端口（80/443）之外时，我们检测到与以下主机相关的两个异常开放端口（8123 和 9000）：
- http://oauth2callback.deepseek.com:8123
- http://dev.deepseek.com:8123
- http://oauth2callback.deepseek.com:9000
- http://dev.deepseek.com:9000
经过进一步调查，这些端口指向一个公开暴露的 ClickHouse 数据库，且无需任何身份验证即可访问——这立即引起了我们的高度警惕。
ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统，专为对大规模数据集进行快速分析查询而设计。它由 Yandex 开发，广泛用于实时数据处理、日志存储和大数据分析。因此，这种暴露是一个非常宝贵且敏感的发现。
通过利用 ClickHouse 的 HTTP 接口，我们访问了 /play 路径，该路径允许通过浏览器直接执行任意 SQL 查询。运行一个简单的 SHOW TABLES; 查询后，返回了所有可访问数据集的完整列表。
其中，一个表尤为引人注目：log_stream，它包含了大量日志，其中存储了高度敏感的数据。
log_stream 表包含了超过 100 万条日志条目，其中一些列尤其具有暴露性：
- timestamp – 日志日期从 2025 年 1 月 6 日开始
- span_name – 引用了各种 DeepSeek 内部 API 端点
- string.values – 明文日志，包括聊天记录、API 密钥、后端细节和操作元数据
- _service – 指示生成日志的 DeepSeek 服务
- _source – 暴露日志请求的来源，包含聊天记录、API 密钥、目录结构以及聊天机器人元数据日志
- 这种级别的访问对 DeepSeek 自身及其终端用户的安全构成了严重风险。攻击者不仅能够检索敏感日志和实际的明文聊天消息，还可能通过类似
SELECT * FROM file('filename')的查询（取决于 ClickHouse 的配置）直接从服务器窃取明文密码、本地文件以及专有信息。
（注：为了遵守道德研究规范，我们未执行超出枚举范围的侵入性查询。）
AI 服务的快速采用与相应的安全措施不匹配，本质上存在风险。此次暴露事件凸显了一个事实：AI 应用的即时安全风险往往源于支持其运行的基础设施和工具。
尽管围绕 AI 安全的讨论大多集中在未来威胁上，但真正的危险往往来自基本风险——例如数据库的意外外部暴露。这些安全基础问题应始终是安全团队的首要任务。
随着组织急于从越来越多的初创公司和供应商那里采用 AI 工具和服务，我们必须记住，这样做意味着我们将敏感数据委托给了这些公司。快速采用的速度往往导致安全被忽视，但保护客户数据必须始终是重中之重。安全团队与 AI 工程师密切合作至关重要，以确保对所使用的架构、工具和模型有清晰的了解，从而保护数据并防止暴露。
结论
世界从未见过像 AI 这样快速被采用的技术。许多 AI 公司已迅速成长为关键基础设施提供商，但却缺乏通常伴随这种广泛采用的安全框架。随着 AI 深度融入全球企业，行业必须认识到处理敏感数据的风险，并实施与公共云提供商和主要基础设施提供商相当的安全实践。
原文地址https://www.wiz.io/blog/wiz-research-uncovers-exposed-deepseek-database-leak
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_44885924/article/details/145404859?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522b12595dcd52784083090d771ee593cae%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=b12595dcd52784083090d771ee593cae&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-30-145404859-null-null.nonecase&utm_term=deepseek%E4%BD%BF%E7%94%A8
