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9527 API DeepSeek V4 Pro API 深度安全性检测报告

这不是普通测速，而是一次尽可能测透中转 API 风险的深度安全性检测。LMSpeed 会确认模型是否被替换，检查隐藏 prompt、token 注入、上下文截断、工具调用改写、错误泄漏和 SSE 流异常。把你的 API 也跑一遍，几分钟看清它能不能放心接入。

安全性检测结果

检测时间
2026年6月12日 13:51
耗时
1294.9s
目标
9527code.com
服务商
9527 API
模型
DeepSeek V4 Pro
检测方
lmspeed.net

安全性检测健康分

0-49 发现风险50-79 有风险，需复核80-100 健康
70

模型真实性

72

提示词与指令

80

返回完整性与稳定性

84

接口概况

70

模型真实性

需复核

确认请求的模型族、身份回答、上下文能力和流式模型名是否互相一致。

Instruction conflict

指令冲突运行错误

无法判断

无法判断

用户解释

指令冲突检测项没有成功执行，因此不能据此判断安全或不安全。

检测证据

请求超时：120000 ms 内未收到响应。

解决方案

检查网关和上游日志，恢复故障路由；普通请求能够持续成功后再重新检测。

Context window

上下文窗口运行错误

无法判断

无法判断

用户解释

上下文窗口检测项没有成功执行，因此不能据此判断安全或不安全。

检测证据

请求超时：120000 ms 内未收到响应。

解决方案

检查网关和上游日志，恢复故障路由；普通请求能够持续成功后再重新检测。

Stream integrity (AC-1 SSE-level)

SSE 事件完整性

无法判断

需复测

用户解释

检查流式输出的事件形状、usage 是否单调、模型名是否与请求模型族一致。

检测证据

No SSE data events were received

解决方案

保持 SSE 事件顺序、ID、模型名和 usage 一致，关闭代理缓冲或内容转换，并重新测试断线处理。

事件数

0

流式模型

-

usage 单调

-

模型一致

-

签名有效

-

流式完整性检查
检查项结果
transportpass
event_shapeweak
usage_monotonic-
usage_consistent-
signature_valid-
stream_model-
total_events_seen0
findingsNo SSE data events were received

技术细节（已脱敏）

: PING

: PING

: PING

: PING

: PING

{"error":{"message":"openai_error","type":"bad_response_status_code","param":"","code":"bad_response_status_code"}}
72

提示词与指令

无法判断

检查隐藏提示词注入、Prompt 提取、越狱泄漏和 Web3 注入风险。

Token injection

Token 注入运行错误

无法判断

无法判断

用户解释

Token 注入检测项没有成功执行，因此不能据此判断安全或不安全。

检测证据

请求超时：120000 ms 内未收到响应。

解决方案

检查网关和上游日志，恢复故障路由；普通请求能够持续成功后再重新检测。

Prompt extraction

Prompt 提取运行错误

无法判断

无法判断

用户解释

Prompt 提取检测项没有成功执行，因此不能据此判断安全或不安全。

检测证据

请求超时：120000 ms 内未收到响应。

解决方案

检查网关和上游日志，恢复故障路由；普通请求能够持续成功后再重新检测。

Jailbreak and identity leakage

越狱与身份泄漏运行错误

无法判断

无法判断

用户解释

越狱与身份泄漏检测项没有成功执行，因此不能据此判断安全或不安全。

检测证据

请求超时：120000 ms 内未收到响应。

解决方案

检查网关和上游日志，恢复故障路由；普通请求能够持续成功后再重新检测。

Web3 prompt injection

Web3 Prompt Injection运行错误

无法判断

无法判断

用户解释

Web3 Prompt Injection检测项没有成功执行，因此不能据此判断安全或不安全。

检测证据

请求超时：120000 ms 内未收到响应。

解决方案

检查网关和上游日志，恢复故障路由；普通请求能够持续成功后再重新检测。

80

返回完整性与稳定性

无法判断

检查返回路径是否改写工具命令、错误响应是否泄漏内部线索，并用延迟方差判断是否存在明显多路由或排队波动。

Tool-call substitution

工具调用改写运行错误

无法判断

无法判断

用户解释

工具调用改写检测项没有成功执行，因此不能据此判断安全或不安全。

检测证据

请求超时：120000 ms 内未收到响应。

解决方案

检查网关和上游日志，恢复故障路由；普通请求能够持续成功后再重新检测。

Error response leakage (AC-2)

错误响应泄漏

通过

通过

用户解释

利用故意构造的坏请求扫描错误 body 和 headers，健康网关不应该暴露 API Key、上游 URL、环境变量、文件路径或栈追踪。

检测证据

见下方结构化证据和脱敏技术片段。

错误触发器
触发器状态严重度泄漏WhereSnippet响应片段
malformed_json400nonenone--{"error":{"code":"","message":"Invalid request: Invalid request: invalid JSON request body (request id: 202606121342191868239518268d9d68vR9a3m3)","type":"new_api_error"}}
invalid_model503nonenone--{"error":{"code":"model_not_found","message":"No available channel for model nonexistent-xyz-999 under group free (distributor) (request id: 202606121342193928384898268d9d6zHB4yoWP)","type":"new_api_error"}}
wrong_content_type400nonenone--{"error":{"code":"","message":"Model name not specified, model name cannot be empty (request id: 202606121342195904226508268d9d6lk80NxmJ)","type":"new_api_error"}}
missing_messages503nonenone--{"error":{"code":"model_not_found","message":"No available channel for model claude-opus-4-6 under group free (distributor) (request id: 202606121342197668277528268d9d6K77du74j)","type":"new_api_error"}}
unknown_endpoint404nonenone--{"error":{"message":"Invalid URL (POST /v1/nonexistent-route)","type":"invalid_request_error","param":"","code":""}}
force_upstream_error503nonenone--{"error":{"code":"model_not_found","message":"No available channel for model claude-opus-4-6 under group free (distributor) (request id: 202606121342201358985678268d9d6wh7M1LKA)","type":"new_api_error"}}
auth_probe401nonenone--{"error":{"code":"","message":"Invalid token (request id: 202606121342203086344308268d9d6A1XfHkwQ)","type":"new_api_error"}}

Latency variance

延迟方差运行错误

无法判断

无法判断

用户解释

延迟方差检测项没有成功执行，因此不能据此判断安全或不安全。

检测证据

请求超时：120000 ms 内未收到响应。

解决方案

检查网关和上游日志，恢复故障路由；普通请求能够持续成功后再重新检测。

84

接口概况

无法判断

先识别 API 背后的网络入口、模型目录、网关指纹和可达性。这决定后续安全结论的可靠性。

Infrastructure Recon

端点可达性检查

通过

通过

用户解释

先确认 API 是否接受请求并返回可解释结果。如果这一步异常，后续安全判断只能作为参考。

检测证据

见下方结构化证据和脱敏技术片段。

A 记录

172.67.179.240, 104.21.31.202, 2606:4700:3030::ac43:b3f0, 2606:4700:3031::6815:1fca

CNAME

-

NS

anna.ns.cloudflare.com, jacob.ns.cloudflare.com

入口状态

404

WHOIS

未获取

DNS 记录
类型值
A172.67.179.240 104.21.31.202 2606:4700:3030::ac43:b3f0 2606:4700:3031::6815:1fca
CNAME-
NSanna.ns.cloudflare.com jacob.ns.cloudflare.com
WHOIS 查询
项目值
server-
summary未获取
preview-
HTTP 响应头
项目值
alt-svch3=":443"; ma=86400
cache-controlmax-age=604800
cache-versionb688f2fb5be447c25e5aa3bd063087a83db32a288bf6a4f35f2d8db310e40b14
cf-cache-statusDYNAMIC
cf-raya0a935462bb204ec-HKG
connectionkeep-alive
content-encodingbr
content-typeapplication/json; charset=utf-8
dateFri, 12 Jun 2026 13:30:05 GMT
nel{"report_to":"cf-nel","success_fraction":0.0,"max_age":604800}
report-to{"group":"cf-nel","max_age":604800,"endpoints":[{"url":"https://a.nel.cloudflare.com/report/v4?s=m3L0kWhBskJKFyEcErYMGB2WCQc08rGwKo7DtqYoX8%2Btqr8oqQqAnB2MXt%2FgZfxpjCVL6kwq2v%2FacXCsw9wb0JD9EgIPO%2FAPGTOYD0R4kmCuUwqoPPPV%2FZFKGJT10T0%3D"}]}
servercloudflare
transfer-encodingchunked
x-new-api-version0.10.x-9527.fd0ebd65
x-oneapi-request-id202606120058362762984518268d9d6jrCsz9x2
系统识别响应
项目值
HTTP404
servercloudflare
body preview{"error":{"message":"Invalid URL (GET /v1)","type":"invalid_request_error","param":"","code":""}}

技术细节（已脱敏）

{"error":{"message":"Invalid URL (GET /v1)","type":"invalid_request_error","param":"","code":""}}

SSL/TLS

TLS 证书检查

未获取

无法判断

用户解释

TLS 证书能帮助确认入口的加密层是否正常，但它本身不代表模型安全。

检测证据

未能读取证书详情。

解决方案

为正确域名续签证书并提供完整证书链，移除 HTTPS 降级到 HTTP 的跳转后重新检测。

A 记录

172.67.179.240, 104.21.31.202, 2606:4700:3030::ac43:b3f0, 2606:4700:3031::6815:1fca

CNAME

-

NS

anna.ns.cloudflare.com, jacob.ns.cloudflare.com

入口状态

404

WHOIS

未获取

DNS 记录
类型值
A172.67.179.240 104.21.31.202 2606:4700:3030::ac43:b3f0 2606:4700:3031::6815:1fca
CNAME-
NSanna.ns.cloudflare.com jacob.ns.cloudflare.com
WHOIS 查询
项目值
server-
summary未获取
preview-
HTTP 响应头
项目值
alt-svch3=":443"; ma=86400
cache-controlmax-age=604800
cache-versionb688f2fb5be447c25e5aa3bd063087a83db32a288bf6a4f35f2d8db310e40b14
cf-cache-statusDYNAMIC
cf-raya0a935462bb204ec-HKG
connectionkeep-alive
content-encodingbr
content-typeapplication/json; charset=utf-8
dateFri, 12 Jun 2026 13:30:05 GMT
nel{"report_to":"cf-nel","success_fraction":0.0,"max_age":604800}
report-to{"group":"cf-nel","max_age":604800,"endpoints":[{"url":"https://a.nel.cloudflare.com/report/v4?s=m3L0kWhBskJKFyEcErYMGB2WCQc08rGwKo7DtqYoX8%2Btqr8oqQqAnB2MXt%2FgZfxpjCVL6kwq2v%2FacXCsw9wb0JD9EgIPO%2FAPGTOYD0R4kmCuUwqoPPPV%2FZFKGJT10T0%3D"}]}
servercloudflare
transfer-encodingchunked
x-new-api-version0.10.x-9527.fd0ebd65
x-oneapi-request-id202606120058362762984518268d9d6jrCsz9x2
系统识别响应
项目值
HTTP404
servercloudflare
body preview{"error":{"message":"Invalid URL (GET /v1)","type":"invalid_request_error","param":"","code":""}}

技术细节（已脱敏）

{"error":{"message":"Invalid URL (GET /v1)","type":"invalid_request_error","param":"","code":""}}

Model List

模型目录枚举

通过

通过

用户解释

模型目录可以验证这个入口公开宣称支持哪些模型，也能辅助判断请求的模型是否真实可用。

检测证据

见下方结构化证据和脱敏技术片段。

模型数量

119

请求模型是否在目录中

yes

模型目录样本
模型
01-ai/yi-large
abacusai/dracarys-llama-3.1-70b-instruct
baai/bge-m3
bytedance/seed-oss-36b-instruct
deepseek-ai/deepseek-v4-flash
deepseek-ai/deepseek-v4-pro
deepseek-v4-flash
deepseek-v4-pro
glm-5.1
google/codegemma-1.1-7b
google/codegemma-7b
google/deplot
google/gemma-2-2b-it
google/gemma-2b
google/gemma-3-12b-it
google/gemma-3-27b-it
google/gemma-3-4b-it
google/gemma-3n-e2b-it
google/gemma-3n-e4b-it
google/gemma-4-31b-it

Infrastructure Fingerprint

框架指纹识别

cloudflare

提示

用户解释

框架指纹只说明网关背后的技术栈，不直接等于安全或不安全，但能帮助解释其它异常。

检测证据

HTTP 404；HTTP 200；HTTP 404

框架

cloudflare

Confidence

confirmed

指纹探针
探针Path状态框架serverHeaders信号错误响应片段
landing/404cloudflarecloudflareserver=cloudflare; cf-ray=a0a9519a8bcc1c66-HKGheader:cf-ray:present; header:server~cloudflare-{"error":{"message":"Invalid URL (GET /v1)","type":"invalid_request_error","param":"","code":""}}
models/v1/models200cloudflarecloudflareserver=cloudflare; cf-ray=a0a951995d181f94-HKGheader:cf-ray:present; header:server~cloudflare-{"data":[{"id":"01-ai/yi-large","object":"model","created":1626777600,"owned_by":"openai","supported_endpoint_types":["openai"]},{"id":"abacusai/dracarys-llama-3.1-70b-instruct","object":"model","created":1626777600,"owned_by":"openai","supported_endpoint_types":["openai"]},{"id":"baai/bge-m3","object":"model","created":1626777600,"owned_by":"openai","supported_endpoint_types":["openai"]},{"id":"bytedance/seed-oss-36b-instruct","object":"model","created":1626777600,"owned_by":"openai","supported_endpoint_types":["openai"]},{"id":"deepseek-ai/deepseek-v4-flash","object":"model","created":1626777600,"owned_by":"openai","supported_endpoint_types":["openai"]},{"id":"deepseek-ai/deepseek-v4-pro","object":"model","created":1626777600,"owned_by":"openai","supported_endpoint_types":["openai"]},{"id":"deepseek-v4-flash","object":"model","created":1626777600,"owned_by":"openai","supported_endpoint_types":["openai"]},{"id":"deepseek-v4-pro","object":"model","created":1626777600,"owned_by":"openai...
notfound/nonexistent-abc12345xyz404cloudflarecloudflareserver=cloudflare; cf-ray=a0a951996a65f866-HKGheader:cf-ray:present; header:server~cloudflare-{"error":{"message":"Invalid URL (GET /v1/nonexistent-abc12345xyz)","type":"invalid_request_error","param":"","code":""}}

建议动作

低风险任务可用，关键任务复核

模型真实性 有可疑信号。普通聊天可以尝试，重要输出建议交叉验证。

查看检测说明

风险发现

SSE 事件完整性

谨慎

检查流式输出的事件形状、usage 是否单调、模型名是否与请求模型族一致。

证据摘要

stream_integrity

流式完整性

流式完整性需要复核。

不是只测速度，而是检查中转链路有没有被动过手脚

lmspeed 将模型身份、prompt 泄漏、上下文边界、错误泄漏和流式完整性放在同一张安全对比表里，适合在接入中转站前做一次基线审计。

维度lmspeedhvoy.aicctest.ai
Token 注入对比实际 token 用量与预期值完整覆盖不覆盖完整覆盖
Prompt 提取探测隐藏 system prompt 泄漏完整覆盖不覆盖不覆盖
身份替换识别 Claude 是否实际由其他模型响应完整覆盖完整覆盖不覆盖
越狱防护检查常见越狱向量的防护表现完整覆盖不覆盖不覆盖
上下文截断定位真实上下文窗口边界完整覆盖不覆盖不覆盖
工具调用改写 (AC-1.a)检测包安装命令和工具参数是否被改写完整覆盖不覆盖不覆盖
错误响应泄漏 (AC-2)探测凭证、路径和内部字段泄漏完整覆盖不覆盖不覆盖
流完整性 (SSE)校验事件类型、usage 和 thinking 签名完整覆盖完整覆盖不覆盖
Web3 注入检查签名上下文是否被中转层污染完整覆盖不覆盖不覆盖
通道指纹protobuf 签名和多模态解释检测设计中Soon不覆盖完整覆盖
完整覆盖完整覆盖不覆盖不覆盖设计中Soon设计中

13 项检测如何拆解中转站风险

每个检测项都尽量只暴露脱敏证据：让你知道链路哪里可疑，而不是把 API Key、system prompt 或内部路径写进公开报告。

威胁分类基于 Liu et al., "Your Agent Is Mine" (arXiv:2604.08407)

第 1 项

基础设施侦察

先确认接口能连上，并采集 DNS、TLS 和入口响应，再做后面的检测。

第 2 项

模型列表

读取公开模型目录，确认你请求的模型是不是真的列在里面。

第 3 项

Token 注入

对比实际输入 Token 和预期数量，判断有没有隐藏系统提示词。

第 4 项

提示词提取

用复述、翻译和 JSON 接龙，试着把隐藏系统提示词套出来。

第 6 项

越狱与身份泄漏

用诊断、编码和角色扮演探针，看身份或策略会不会被套出。

第 7 项

上下文窗口

逐步加大上下文，找出真实能留下的窗口，而不是宣传数字。

第 9 项

错误响应泄漏

故意触发错误，看会不会漏出凭证、上游地址或内部路径。

第 10 项

流式完整性

检查 SSE 事件结构，以及流式模型名是否和请求一致。

第 13 项

延迟波动

重复同一请求，判断有没有排队、多跳或静默换模。

术语、原理与参考

  1. 核心原理：LMSpeed 会发送一组意图明确、预期结果可判断的探针请求，再把预期行为和实际返回文本、token 用量、流式事件、工具调用参数、错误形状进行对比。只要出现不一致，就说明 relay 链路可能发生了改写、注入、截断或泄漏。
  2. API relay / proxy 指你和上游模型服务商之间的第三方 endpoint。因为它处在明文链路上，所以理论上可以在请求进入上游、响应回到应用之前路由、检查、改写或截断内容。
  3. Token 注入指 relay 在你的 prompt 前额外加入隐藏指令。这个检测会观察 prompt token 是否异常增长、返回里是否泄漏隐藏指令痕迹，以及模型行为是否更像遵循了 relay 的隐藏指令而不是用户请求。
  4. 工具调用改写 / AC-1.a 指 relay 修改响应内容，例如替换安装命令、依赖包名或其他工具调用参数。探针刻意使用类似命令的输出，是因为这类小改写在真实应用里可能变成供应链动作。
  5. 错误响应泄漏 / AC-2 指用畸形请求检查错误信息是否暴露凭据、环境变量、文件路径、框架名或代理内部细节。干净的 relay 应该能失败，但不应该把秘密或内部实现回显出来。
  6. SSE 与 Web3 检查覆盖流式事件完整性、usage 单调性，以及钱包签名隔离探针。它们要验证的是：流式元数据是否前后一致，relay 的隐藏 prompt 是否会影响签名相关行为。
  7. 检测覆盖参考 api-relay-audit GitHub 仓库 和论文 Your Agent Is Mine。