Zurück zur Übersicht

TECHFIXBK BLOG

Anthropic против китайских ИИ-лабораторий: битва за «майнинг» моделей

A

Anthropic против китайских ИИ-лабораторий: битва за «майнинг» моделей

TechFixBK
||27 min read

Узнайте об обвинениях Anthropic в адрес китайских ИИ-лабораторий, которые использовали 24 000 аккаунтов для незаконной дистилляции логики рассуждений и кодинга Claude.

Anthropic заявляет о краже интеллектуальной собственности в промышленных масштабах со стороны DeepSeek и других компаний, включая миллионы диалогов для «клонирования» возможностей Claude.

Вступление: для кого эта статья

Гонка искусственного интеллекта вступила в фазу высокого промышленного напряжения. Anthropic, ведущий американский ИИ-стартап, официально обвинил три известные китайские ИИ-лаборатории — DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax — в организации кампании «промышленного масштаба» по сбору данных из своего чат-бота Claude [1][2][15]. Сообщается, что в ходе этой операции использовалось около 24 000 мошеннических аккаунтов для генерации более 16 миллионов диалогов, предназначенных для обучения конкурирующих китайских моделей за долю от традиционной стоимости разработки [2][10][13].

Эта статья предназначена для технических энтузиастов, бизнес-лидеров и инвесторов, которые хотят понять развивающиеся механизмы кражи интеллектуальной собственности в сфере ИИ и их влияние на глобальный рынок [35][50]. Мы исследуем, как эти действия могут изменить конкурентную среду между технологическими фирмами США и Китая.

Что охватывает эта статья

Чтобы представить всесторонний обзор этого события, мы рассмотрим следующее:

  • Технические методы: Использование дистилляции моделей для извлечения возможностей из передовых систем ИИ [2][6].
  • Масштаб операции: Подробные показатели количества аккаунтов и промптов, предположительно использованных лабораториями [1][10].
  • Геополитическое влияние: Как эти обвинения влияют на текущие дебаты об экспортном контроле ИИ-чипов и национальной безопасности [8][9][12].
  • Отраслевые прецеденты: Аналогичные претензии со стороны конкурентов, таких как OpenAI, в отношении сбора данных [1][2][6].

Этот анализ сосредоточен на зарегистрированных технических и отраслевых тенденциях; он не является юридической консультацией по международному авторскому праву или официальными выводами государственных регуляторов [13][35].

TL;DR / Что это значит для вас

  • Дистилляция как оружие: Хотя дистилляция является стандартным методом обучения, ее использование конкурентами для «копирования» проприетарных моделей становится серьезной точкой юридического конфликта [1][12].
  • Повышенная безопасность: Ожидается, что компании, размещающие модели ИИ, будут вкладывать больше средств в защиту для выявления и блокировки автоматизированных кампаний по генерации промптов [9][13].
  • Более строгая торговая политика: Эти обвинения дают потенциальные аргументы политикам для ужесточения ограничений на экспорт передового оборудования в Китай [8][9][12].
  • Риски безопасности: Anthropic предупреждает, что незаконно дистиллированным моделям могут не хватать защитных барьеров (safety guardrails), предназначенных для предотвращения создания биологического оружия или кибератак [2][9][12].

Если эти тенденции сохранятся, «защитный ров» вокруг проприетарных моделей ИИ может зависеть не столько от чистой вычислительной мощности, сколько от способности компании защитить свои результаты от сбора конкурентами [35][50].

Ключевые источники (быстрые ссылки)

TL;DR / «Что это значит для вас»

Недавние обвинения со стороны Anthropic в адрес нескольких китайских ИИ-лабораторий сигнализируют о значительной эскалации глобальной конкуренции за доминирование в области искусственного интеллекта. Эти события подчеркивают, насколько легко проприетарные возможности ИИ могут быть потенциально откачаны через публичные интерфейсы.

  • Масштабная скоординированная операция: Anthropic утверждает, что DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax использовали около 24 000 мошеннических аккаунтов для проведения более 16 миллионов диалогов с моделью Claude [1][2][11].
  • Кража интеллектуальной собственности в промышленных масштабах: Кампания, по сообщениям, использовала дистилляцию моделей — технику, при которой меньшая модель обучается на результатах превосходящей модели, чтобы «скопировать» ее способности к рассуждению и кодингу за долю от первоначальной стоимости разработки [1][9][14].
  • Последствия для национальной безопасности: Эксперты предупреждают, что «дистиллированным» моделям часто не хватает оригинальных защитных барьеров, что потенциально позволяет перепрофилировать технологию для кибератак или разработки биологического оружия [3][13].
  • Влияние на будущий доступ: Ожидается, что эти инциденты ускорят призывы к ужесточению экспортного контроля США на ИИ-чипы и могут привести к более ограничительному доступу к API для международных пользователей, чтобы предотвратить дальнейшее извлечение моделей [1][11][13].
  • Необходимость повышенной бдительности: Для технологической индустрии это подчеркивает критическую уязвимость: публичные модели ИИ восприимчивы к попыткам «клонирования», которые обходят традиционные аппаратные ограничения [3][12].

Хотя эти обвинения подкреплены подробными внутренними данными Anthropic, важно отметить, что обвиняемые компании еще не предоставили официальных ответов, а точный уровень переданных возможностей остается неподтвержденным [4][13].

Предыстория / Основы

Чтобы понять обвинения, связанные с Anthropic, OpenAI и различными международными ИИ-лабораториями, необходимо определить технический процесс, известный как дистилляция моделей. Хотя это стандартная практика в разработке программного обеспечения, ее применение в индустрии ИИ стало центральной точкой споров об интеллектуальной собственности [1][4].

Что такое дистилляция моделей?

Дистилляция моделей, также называемая дистилляцией знаний (knowledge distillation, KD), — это метод машинного обучения, используемый для обучения модели-«ученика» с использованием выходных данных более зрелой модели-«учителя» [1][9]. В типичном сценарии модель-ученик программируется на имитацию поведения, рассуждений и логики продвинутой модели-учителя [1][14].

Этот процесс включает систематическое зондирование зрелой модели специфическими запросами для извлечения информации, использованной для обучения ее нейронной сети [1]. Фиксируя эти ответы, разработчики могут переносить «знания» модели-учителя в новую, часто меньшую систему [1][9].

Роль моделей учителя и ученика

В текущем ландшафте ИИ передовые модели, такие как Gemini или Claude, выступают в роли учителей, поскольку они обладают огромными способностями к рассуждению и специализированным обучением [2][11].

  • Модель-учитель: Большая высокопроизводительная модель, прошедшая дорогостоящее первоначальное обучение на массивных кластерах GPU [9][14].
  • Модель-ученик: Обычно меньшая модель, которая учится воспроизводить возможности учителя при значительно меньших затратах [1][14].
Характеристика Модель-учитель (напр., Claude) Модель-ученик (дистиллированная)
Стоимость обучения Сотни миллионов долларов [14] Доля от первоначальных затрат [9][14]
Скорость разработки Годы исследований и вычислений Значительно ускорена [1]
Потребность в железе Продвинутые GPU-кластеры (Nvidia H200) [13][14] Более низкий порог входа [14]

Законная vs. незаконная дистилляция

Отраслевые аналитики различают авторизованное использование и «атаки дистилляцией» [1][4]. Многие поставщики ИИ, включая Google Cloud, предлагают законные услуги дистилляции, чтобы клиенты могли создавать меньшие и быстрые версии моделей для конкретных задач, таких как использование на мобильных устройствах или базовый кодинг [1][9].

Однако дистилляция считается «атакой», когда конкурент использует законный доступ к API для систематического «клонирования» проприетарной логики модели без разрешения [1][5]. Такая деятельность обычно классифицируется как кража интеллектуальной собственности (IP), поскольку она позволяет соперникам «списывать домашнее задание» у передовых лабораторий [7][14].

Риск извлечения возможностей

Помимо простого копирования текста, злоумышленники часто нацеливаются на следы рассуждений (reasoning traces) — внутренние процессы «цепочки мыслей», которые ИИ использует для решения сложных проблем [1][2]. Принуждая модель раскрывать свои полные шаги рассуждения, конкурент может обучить свою собственную модель мыслить на том же уровне сложности [2].

Отчеты показывают, что дистиллированным моделям могут не хватать оригинальных защитных механизмов [9][10]. Хотя модель-ученик наследует интеллект учителя, она может не сохранить сложные протоколы выравнивания (alignment), которые предотвращают генерацию опасного или предвзятого контента [9][10].

Объяснение проблемы («Что происходит?»)

Индустрия искусственного интеллекта в настоящее время сталкивается с тем, что называют кампанией кражи интеллектуальной собственности «промышленного масштаба» [9][11]. Anthropic недавно выявила систематические усилия трех известных китайских ИИ-лабораторий — DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax — по незаконному извлечению основных возможностей своей модели Claude [2][5][14]. Сообщается, что эти лаборатории использовали технику, известную как дистилляция знаний, чтобы «клонировать» продвинутые функции рассуждения и кодинга, обходя огромные затраты на исследования и разработки, которые обычно требуются для создания передовых моделей [3][14][15].

Масштаб этой операции значителен и включает около 16 миллионов диалогов с Claude [2][5][9]. Чтобы обеспечить такой объем сбора данных, участники, по сообщениям, развернули сеть из примерно 24 000 мошеннических аккаунтов [5][7][14]. Эти аккаунты координировались через прокси-сервисы для уклонения от обнаружения, обхода региональных ограничений доступа и стандартных лимитов частоты запросов [6][10].

Анализ кампаний по извлечению данных

Хотя дистилляция является обычной отраслевой практикой для лабораторий при создании меньших версий своих собственных моделей, эти кампании представляют собой целенаправленные усилия конкурентов по «списыванию» у американских лабораторий [7][14]. Интенсивность атак значительно различалась в трех выявленных организациях:

Лаборатория Оценочное кол-во диалогов Основной стратегический фокус
MiniMax ~13 миллионов [10][12] Агентный кодинг, использование инструментов и оркестрация [4][12]
Moonshot AI ~3,4 миллиона [12][13] Агентные рассуждения, анализ данных и компьютерное зрение [12][13]
DeepSeek ~150 000 [12][13] Фундаментальная логика и выравнивание по чувствительным вопросам [12][13]

Влияние на разработку ИИ

Это систематическое зондирование нацелено на наиболее дифференцированные возможности современных LLM, в частности на агентные рассуждения, вызов инструментов и рабочие процессы разработки ПО [6][10][12]. Собирая высокоинформативные ответы, эти лаборатории могут ускорить разработку собственных моделей за долю от первоначальной стоимости [3][9].

Помимо коммерческих последствий, эта деятельность представляет потенциальные риски для национальной безопасности. Модели, созданные путем незаконной дистилляции, вряд ли сохранят защитные барьеры, интегрированные в оригинальные системы [2][9][11]. Отраслевые эксперты предупреждают, что эти «очищенные» возможности потенциально могут быть перенаправлены на военные операции, слежку или наступательные кибероперации [2][6][15].

Окно для устранения этих уязвимостей, по-видимому, сужается по мере того, как кампании становятся все более изощренными [2][5][9]. Эта ситуация обострила дебаты относительно экспортного контроля высокопроизводительных чипов, поскольку выполнение такой крупномасштабной дистилляции, как полагают, требует значительных вычислительных мощностей [4][12][14].

Первопричины / Анализ («Почему это происходит?»)

Рост извлечения моделей и атак дистилляцией обусловлен сочетанием экономических стимулов, геополитических ограничений и технических уязвимостей. Хотя дистилляция знаний (KD) является стандартной практикой машинного обучения, используемой для создания эффективных моделей-«учеников» [1][10], ее несанкционированное использование против проприетарных систем стало серьезным предметом спора между американскими и китайскими ИИ-фирмами [7][11].

Следующие факторы объясняют, почему эти кампании увеличиваются по частоте и технической сложности.

1. Высокие затраты на обучение и экономические стимулы

Разработка передовых моделей ИИ требует огромных инвестиций, часто достигающих миллиардов долларов на специализированное оборудование и сбор данных [11][13]. Дистилляция позволяет конкуренту обойти эти затраты, используя выходные данные модели-«учителя» для обучения собственной модели [10][15].

Систематически опрашивая существующую модель, соперники могут фиксировать ее паттерны принятия решений и возможности за долю от первоначальной стоимости исследований и разработок [7][15]. Это эффективно сокращает время вывода новых продуктов на рынок, делая дистилляцию привлекательным коротким путем для фирм, стремящихся сравняться с лидерами отрасли [10].

2. Ограничения на экспорт чипов

Международная торговая политика существенно повлияла на способы разработки моделей ИИ. Правительство США ввело экспортный контроль на высокопроизводительные ИИ-чипы, такие как Nvidia H200, чтобы ограничить возможности прямого обучения для иностранных организаций [8][15].

Отраслевые аналитики предполагают, что эти аппаратные ограничения могут заставить фирмы больше полагаться на дистилляцию [8][15]. Поскольку дистилляция требует меньше чистой вычислительной мощности, чем обучение модели с нуля, она служит методом обхода последствий ограниченного доступа к передовым полупроводникам [14][15].

3. Интенсивное конкурентное давление

Глобальная гонка за доминирование в области ИИ создала среду с высокими ставками, где соответствие производительности таких моделей, как GPT-4 или Claude 3.5, критически важно для коммерческого выживания [8].

Китайские фирмы, такие как DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax, были обвинены в использовании дистилляции для быстрого сокращения разрыва с американскими передовыми лабораториями [7][14]. Эти кампании часто нацелены на конкретные высокоценные возможности, включая:

  • Агентные рассуждения и оркестрация [9][12].
  • Продвинутый кодинг и задачи по написанию скриптов [6][9].
  • Использование инструментов и сложный анализ данных [6][9].

4. Доступность API и уязвимости к скрапингу

Современные LLM обычно предлагаются как услуги через интерфейсы прикладного программирования (API), которые изначально предназначены для большого объема взаимодействий [1][4]. Этот законный доступ может быть использован злоумышленниками, которые используют автоматизированные скрипты для «зондирования» базовой логики модели [1][3].

Anthropic сообщила, что злоумышленники использовали около 24 000 поддельных аккаунтов и прокси-сервисов, чтобы обойти региональный контроль доступа и скрыть масштаб своих операций [7][10][14]. Это позволяет проводить извлечение по принципу «черного ящика», когда противник воспроизводит поведение модели, никогда не видя ее внутреннего кода или обучающих данных [10].

5. Отсутствие единого глобального регулирования

В настоящее время не существует единой международной правовой базы или этического стандарта, регулирующего использование данных, сгенерированных ИИ, для обучения конкурирующих моделей [6][10]. Хотя такая деятельность нарушает Условия обслуживания (ToS) таких провайдеров, как Google и Anthropic, правоприменение часто ограничивается частными судебными исками или блокировкой аккаунтов [3][13].

Примечание: Моделям, созданным путем незаконной дистилляции, часто не хватает защитных барьеров оригинальной системы, что потенциально повышает риски, связанные с кибератаками или разработкой биологических угроз [6][7][14].

Подтвержденные причины vs. Гипотезы

Фактор Статус Влияние
Снижение затрат Подтверждено Дистилляция значительно дешевле оригинального обучения [10][15].
Уязвимость API Подтверждено Публичные интерфейсы могут систематически зондироваться для извлечения логики [1][4].
Ограничения чипов Консенсус отрасли Дефицит оборудования, вероятно, стимулирует потребность в более эффективных методах обучения [8][14].
Государственная поддержка Спекулятивно Хотя фирмы названы, уровень прямой координации с правительством остается неподтвержденным [5][11].

Отраслевые эксперты предсказывают, что окно для устранения этих уязвимостей сужается, так как методы, используемые для дистилляции, становятся все более изощренными и их труднее обнаружить в реальном времени [7][11][14].

Доказательства и проверка реальности

Обвинения в крупномасштабном сборе данных подкреплены конкретной технической телеметрией и внутренним мониторингом. В официальном заявлении Anthropic сообщила об обнаружении примерно 24 000 мошеннических аккаунтов [4][13]. Эти аккаунты предположительно использовались для проведения более 16 миллионов диалогов с чат-ботом Claude для извлечения проприетарной логики и возможностей [4][14].

Отчеты указывают на то, что эти действия не являются единичными инцидентами, а являются частью более широкой тенденции в индустрии ИИ [4][7]. Отраслевые аналитики и крупные издания, включая The New York Times, отметили, что три обвиняемые компании — DeepSeek, Moonshot и MiniMax — являются видными игроками в китайском секторе ИИ [4][6].

Проверенные методы извлечения данных

Согласно отраслевым отчетам, основным методом, использованным в этих инцидентах, является техника, известная как дистилляция [4][6]. Хотя дистилляция является стандартной практикой для обучения меньших моделей с использованием выходных данных более крупных, она становится спорной, когда выполняется против проприетарных систем без разрешения [4][13].

Показатель Сообщаемое значение Источник
Обнаружено мошеннических аккаунтов 24 000 [4][13]
Всего собрано диалогов 16 млн+ [4][14]
Основной метод извлечения Дистилляция моделей [4][6]
Целевая система Claude (Anthropic) [4][13]

Наблюдения в масштабах всей отрасли

Проблема несанкционированного сбора данных выходит за рамки Anthropic. Другие разработчики передовых моделей сообщали об аналогичных паттернах копирования «промышленного масштаба» [7][13].

  • OpenAI ранее обвиняла китайские стартапы в использовании «завуалированных» методов для «бесплатного проезда» на своих технологиях [4][7].
  • Исследователи Google Cloud отслеживали злоумышленников, использующих LLM для синтеза разведданных и профилирования целей, что свидетельствует о том, что эти инструменты все чаще используются как в конкурентных, так и в неприятельских целях [3][11].
  • Аналитики по безопасности отмечают, что хотя компании пытаются внедрять защитные барьеры, эти защиты могут быть потенциально удалены в процессе дистилляции [7].

Законность использования данных

Хотя Anthropic позиционирует себя как жертву в данном случае, компания одновременно сталкивается с собственными юридическими проблемами в отношении сбора данных [6]. В сентябре 2025 года Anthropic, по сообщениям, достигла знакового урегулирования на сумму 1,5 миллиарда долларов с авторами и издателями по поводу использования книг, защищенных авторским правом, для обучения своих моделей [6]. Это подчеркивает сложную реальность, в которой многие ведущие ИИ-фирмы являются одновременно и обвинителями, и ответчиками в спорах о правах на данные и интеллектуальную собственность [6][13].

Примечание: Хотя технические доказательства активности аккаунтов задокументированы Anthropic, обвиняемые компании — DeepSeek, Moonshot и MiniMax — не сразу ответили на запросы о комментариях относительно конкретных обвинений в мошеннической деятельности [7].

Самопроверка / Диагностика

Организации, предоставляющие модели ИИ как услугу или поддерживающие проприетарные наборы данных, должны проявлять бдительность в отношении атак по извлечению моделей (Model Extraction Attacks, MEA) [2][13]. Хотя эти атаки обычно нацелены на разработчиков моделей, а не на конечных пользователей, любая организация с кастомно настроенной моделью или специализированным API потенциально находится в зоне риска [1][3].

Мониторинг следующих индикаторов может помочь определить, подвергается ли логика или данные вашей модели систематическому сбору:

1. Мониторинг высокочастотных вызовов API из подозрительных источников

Злоумышленники часто используют большие сети аккаунтов, чтобы обойти индивидуальные лимиты частоты запросов и региональные ограничения [9][11]. Аналитики наблюдали кампании «промышленного масштаба», включающие десятки тысяч мошеннических аккаунтов для обеспечения миллионов диалогов [9][15].

  • Аудит создания аккаунтов: Ищите всплески регистраций новых аккаунтов, которые следуют автоматизированным паттернам или исходят из схожей инфраструктуры [10][11].
  • Отслеживание использования прокси и VPN: Попытки дистилляции часто направляют трафик через прокси-сервисы или VPN, чтобы скрыть истинное местоположение злоумышленника и обойти региональные запреты [11][12].
  • Анализ объема трафика: Внезапное, устойчивое увеличение вызовов API — особенно тех, которые нацелены на высокоценные возможности рассуждения или кодинга — может указывать на скоординированные усилия по извлечению [11][12].

2. Идентификация повторяющихся структурированных паттернов промптов

«Объем, структура и фокус» промптов для извлечения часто отличаются от легитимного поведения пользователей [11]. Противники используют дистилляцию знаний (KD) для систематического зондирования модели, пытаясь составить карту ее базовой логики [2][10].

  • Обнаружение «принуждения к следу рассуждений»: Следите за промптами, которые специально инструктируют модель выводить ее внутреннее «мышление» или полный процесс рассуждения [1]. Например, злоумышленники могут приказывать модели строго соответствовать языку ввода в рамках ее скрытой цепочки мыслей [1].
  • Поиск разнообразного зондирования: Профессиональные кампании по извлечению используют «тщательно варьируемые промпты», чтобы наблюдать, как модель справляется со сложными задачами в самых разных областях [1][10].
  • Проверка фокуса на агентах: Отчеты об обнаружении с высокой степенью достоверности указывают на то, что извлечение часто нацелено на специфические, дифференцированные возможности, такие как агентные рассуждения, использование инструментов и кодинг [11][12].

3. Анализ выходных данных конкурирующих моделей на наличие проприетарных «отпечатков»

Хотя это труднее доказать, наблюдение за поведением конкурирующих моделей может дать доказательства кражи интеллектуальной собственности [2][15]. Если конкурирующая модель начинает проявлять те же сильные стороны или причуды, что и ваша проприетарная система, возможно, она была обучена на ваших результатах [2][10].

  • Форматирование и стиль: Проверьте, воспроизводят ли внешние модели специфические особенности форматирования или «скрытые» следы рассуждений, уникальные для вашей модели [1].
  • Обход безопасности: Моделям, созданным путем незаконной дистилляции, часто не хватает оригинальных защитных барьеров [9][15]. Если конкурирующая модель демонстрирует продвинутые возможности вашей модели, но лишена ее специфических защитных механизмов, это может указывать на то, что барьеры были «удалены» в процессе дистилляции [11][14].
  • Паритет производительности: Если меньшая, более дешевая модель внезапно достигает паритета производительности с гораздо более ресурсоемкой моделью-«учителем», аналитики предполагают, что это может быть свидетельством «бесплатного проезда» на существующих технологиях [14][15].

Предупреждение: Проактивная защита имеет решающее значение. Организации должны внедрять мониторинг доступа к API в реальном времени, чтобы обнаруживать паттерны извлечения до того, как проприетарная логика модели будет полностью воспроизведена [1][13].

Решения / Что делать

Защита моделей искусственного интеллекта от несанкционированного извлечения требует многоуровневой стратегии защиты. Поскольку большие языковые модели (LLM) становятся высокоценными целями для кражи интеллектуальной собственности, организациям рекомендуется переходить от пассивного мониторинга к активной оборонительной позиции [3][60].

Шаги для начинающих

Эти первоначальные действия направлены на укрепление существующей инфраструктуры API и уменьшение поверхности атаки, доступной для автоматизированных инструментов сбора данных.

  • Ужесточение контроля доступа к API: Внедрите строгие требования к аутентификации и пересмотрите региональные ограничения доступа, чтобы предотвратить обход географических блокировок неавторизованными пользователями [32][91].
  • Внедрение надежных лимитов частоты запросов: Применяйте ограничения на запросы, которые различают стандартное человеческое взаимодействие и высокообъемное систематическое зондирование, типичное для кампаний дистилляции [12][91].
  • Мониторинг паттернов использования: Следите за признаками «мошеннических аккаунтов», такими как тысячи новых регистраций, исходящих с похожих IP-адресов или прокси-сервисов [68][91].
  • Обеспечение соблюдения Условий обслуживания: Четко определите, что дистилляция или клонирование моделей без разрешения является нарушением условий обслуживания, что дает юридическую основу для удаления аккаунтов [3][32].

Продвинутые шаги

Для организаций, эксплуатирующих проприетарные модели, более сложные защиты от дистилляции могут потенциально ухудшить качество украденных данных и нарушить обучение моделей-«учеников».

Развертывание проактивной защиты Лидеры отрасли начали использовать защиту в реальном времени, которая может идентифицировать паттерны извлечения и автоматически ухудшать производительность или точность ответов, предоставляемых подозреваемым злоумышленникам [3]. Такое «отравление» дистиллированных данных может значительно затруднить конкуренту создание функционального клона [3][13].

Внедрение активного мониторинга аккаунтов Продвинутая безопасность включает мониторинг жизненного цикла «автоматизированного сбора». Это включает идентификацию:

  • Метаданных запросов: Анализ заголовков и индикаторов инфраструктуры для сопоставления отдельных аккаунтов с одной организацией [91].
  • Защиты следов рассуждений: Маскировка или обобщение внутренних процессов «цепочки мыслей», чтобы злоумышленники не могли принудительно вывести их в полный ответ [3].
  • Поведенческой дивергенции: Обнаружение промптов, которые сильно сфокусированы на агентных рассуждениях, использовании инструментов и кодинге — возможностях, которые чаще всего становятся целями для извлечения [91][12].
Метод защиты Техническое влияние Целевая угроза
Лимиты частоты (Rate Limiting) Ограничивает объем запросов Промышленный скрапинг [91]
Деградация вывода Снижает качество модели-«ученика» Дистилляция знаний [3]
Корреляция IP Выявляет использование прокси/VPN Мошеннические аккаунты [91]
Маскировка следов Скрывает внутреннюю логику Принуждение к рассуждению [3]

Участие в обмене разведданными Аналитики по безопасности предполагают, что окно для действий против промышленной дистилляции узкое [13][32]. Обмен данными об угрозах и «наступательными доказательствами концепции» (offensive proofs of concept) между провайдерами может помочь мировому ИИ-сообществу предвидеть и блокировать новые методы извлечения до того, как они станут отраслевыми стандартами [3][68].

Риски, ограничения и когда стоит остановиться

Хотя организации могут внедрять защиту от извлечения моделей, эти меры имеют значительные ограничения. Технические средства часто с трудом отличают изощренную атаку дистилляцией от легитимных высокообъемных исследований или корпоративного использования [1][11]. Внедрение чрезмерно агрессивных фильтров безопасности может привести к «ложноположительным результатам», потенциально блокируя подлинных пользователей или ухудшая работу легитимных приложений [2].

Проблема необратимой кражи данных

Как только конкурирующая лаборатория успешно извлекает следы рассуждений или возможности кодинга, ущерб часто становится необратимым. Дистилляция знаний позволяет противнику перенести опыт модели-«учителя» в модель-«ученика» посредством контролируемой тонкой настройки (fine-tuning) [4][10]. Поскольку украденная логика интегрируется в веса и архитектуру новой модели, практически невозможно «разучить» или удаленно удалить эти возможности после завершения процесса обучения [10][14].

Когда технических блокировок недостаточно

Одной лишь автоматизированной системы мониторинга API часто недостаточно для остановки кампаний промышленного масштаба. Продвинутые участники часто используют прокси-сервисы и тысячи мошеннических аккаунтов для уклонения от обнаружения [11][15]. Отраслевые эксперты предполагают, что когда нарушение безопасности достигает такого масштаба, технические блокировки должны быть дополнены внешним вмешательством:

  • Координация с облачными провайдерами: Платформам может потребоваться работать напрямую с поставщиками инфраструктуры для выявления и отключения базовых диапазонов IP-адресов или оборудования, используемого злоумышленниками [14].
  • Юридические и регуляторные действия: Поскольку дистилляция часто нарушает Условия обслуживания, организациям может потребоваться судебное преследование или привлечение международных политиков для решения проблемы кражи интеллектуальной собственности [1][2][15].
  • Экспортный контроль: Аналитики предполагают, что ограничение доступа к передовым ИИ-чипам является основным методом ограничения масштабов незаконной дистилляции, так как обучение моделей-учеников все еще требует значительных вычислительных мощностей [11][14].

Примечание: Модели, созданные путем незаконной дистилляции, часто лишены защитных барьеров, имеющихся в оригинальных системах, что может привести к распространению опасных возможностей в среде без надзора [10][15].

Если организация выявляет паттерны систематического зондирования, которые обходят стандартные лимиты, возможно, пришло время перестать полагаться на автоматические фильтры. На этом этапе эксперты рекомендуют скоординированный ответ с участием отраслевых партнеров и юристов для защиты проприетарной логики [2][14].

FAQ

В чем разница между скрапингом и дистилляцией?

Скрапинг обычно включает автоматизированный сбор необработанных данных или контента из интернета. Напротив, дистилляция знаний (KD) — это метод машинного обучения, при котором меньшая модель-«ученик» обучается на результатах более продвинутой модели-«учителя» для воспроизведения ее возможностей [2][5][12].

В то время как скрапинг собирает данные, дистилляция эффективно «клонирует» проприетарную логику, следы рассуждений и процессы цепочки мыслей зрелой модели [1][2][6]. Это позволяет конкурентам приобретать высокоуровневые возможности за долю времени и при значительно меньших затратах, чем при независимой разработке [5][8].

Является ли дистилляция незаконной?

Дистилляция из таких моделей, как Gemini или Claude, без разрешения является прямым нарушением Условий обслуживания (ToS) провайдеров [1][5][9]. Google и Anthropic характеризуют эти несанкционированные «атаки по извлечению моделей» как форму кражи интеллектуальной собственности (IP) [2][4][5].

Хотя дистилляция является законным и распространенным методом, когда разработчики используют ее на своих собственных моделях, несанкционированное извлечение может стать поводом для удаления аккаунтов и судебных исков [2][3][5]. Однако международное правоприменение может быть затруднено, так как участники часто используют мошеннические аккаунты и прокси-сервисы для уклонения от обнаружения [7][9].

Повлияют ли эти атаки на производительность модели для обычных пользователей?

Атаки по извлечению и дистилляции моделей обычно не представляют прямого риска для рядовых пользователей, так как они не угрожают конфиденциальности или доступности ИИ-сервисов [1]. Основной риск сосредоточен среди разработчиков моделей и поставщиков услуг, чья проприетарная логика становится целью [1][6].

Однако обычные пользователи могут столкнуться со вторичными эффектами, такими как более строгие процессы верификации аккаунтов. Чтобы бороться с этими кампаниями, в которых было задействовано более 24 000 мошеннических аккаунтов, провайдеры внедряют проактивную защиту в реальном времени и более тщательно отслеживают доступ к API [1][3][5][9].

Почему дистиллированные модели считаются риском для национальной безопасности?

Эксперты предполагают, что незаконно дистиллированным моделям часто не хватает необходимых защитных барьеров, имеющихся в оригинальных системах [5][9]. Anthropic отметила, что эти незащищенные возможности потенциально могут быть интегрированы в военные системы или системы слежения иностранными организациями [5][7].

Если такие модели будут выпущены с открытым исходным кодом, опасные возможности могут распространиться за пределы контроля любого отдельного правительства [5][11]. Этот риск является основной причиной, по которой некоторые лидеры отрасли утверждают, что атаки дистилляцией подкрепляют аргументы в пользу строгого экспортного контроля на передовые чипы [7][11][12].

Резюме / Ключевые выводы

Появление атак дистилляцией промышленного масштаба знаменует собой значительный сдвиг в ландшафте угроз ИИ: от традиционной кражи данных к систематическому извлечению проприетарных рассуждений и логики [1][10][14]. Компании и исследователи теперь приоритезируют защиту поведения моделей как основное требование безопасности [2][10].

  • Задокументированная эксплуатация: Anthropic и OpenAI выявили масштабные кампании конкурентов, таких как DeepSeek, Moonshot и MiniMax, включающие миллионы диалогов для откачки возможностей из передовых моделей [6][11][13].
  • Дистилляция как оружие: Противники используют дистилляцию знаний, чтобы «клонировать» производительность дорогих моделей-учителей в более дешевые модели-ученики, потенциально обходя годы исследований и разработок [1][11][13].
  • Развивающиеся рубежи безопасности: Защита ИИ теперь требует мониторинга «принуждения к следу рассуждений» и аномальных паттернов API, а не просто охраны исходного кода или необработанных наборов данных [2][10].
  • Выживание для разработчиков: Для организаций, разрабатывающих проприетарный ИИ, проактивный мониторинг использования API и внедрение обнаружения паттернов извлечения в реальном времени больше не являются опциональными для сохранения интеллектуальной собственности [2][4].
Компонент угрозы Описание Влияние
Метод Дистилляция знаний (KD) [1][14] Быстро клонирует возможности модели за долю от первоначальной стоимости [11][13].
Масштаб Миллионы промптов через тысячи поддельных аккаунтов [11][14] Способствует краже интеллектуальной собственности в промышленных масштабах [11].
Цели Рассуждения, кодинг и агентное использование инструментов [7][14] Удаляет защитные барьеры и проприетарную логику [12][14].

Заметка о национальной безопасности: Отраслевые аналитики и ИИ-лаборатории предполагают, что эти атаки могут потенциально подорвать экспортный контроль, позволяя организациям под санкциями получать высокопроизводительный ИИ без новейшего оборудования [9][15].

Если вы не уверены в том, как обезопасить свою техническую инфраструктуру или отслеживать сложные цифровые угрозы, обычно дешевле спросить один раз, чем исправлять ошибку позже.

Quellen

[1] Perplexity’s Retreat From Ads Signals a Bigger Strategic Shift

[2] Uncanny Valley: AI Researcher Resignations, Bots Hiring Humans, Evie Magazine...

[3] GTIG AI Threat Tracker: Distillation, Experimentation, and (Continued) Integr...

[4] Business Insider App - App Store

[5] Business Insider - Apps on Google Play

[6] With AI, investor loyalty is (almost) dead: At least a dozen OpenAI VCs now a...

[7] Pentagon Summons Anthropic Chief in Dispute Over A.I. Limits

[8] Anthropic-funded group backs candidate attacked by rival AI super PAC | TechC...

[9] US AI giant accuses Chinese rivals of mass data theft

[10] Anthropic clarifies ban on third-party tool access to Claude

[11] Chinese AI companies 'distilled' Claude to improve own models, Anth...

[12] Anthropic accuses Chinese AI labs of mining Claude as US debates AI chip expo...

[13] Anthropic Accuses 3 Chinese Companies of Harvesting Its Data

[14] Anthropic accuses DeepSeek, other Chinese AI developers of

[15] Cybersecurity stocks drop for a second day as new Anthropic tool fuels AI dis...

[16] Anthropic claims half of its agent tool calls are to do with software enginee...

[17] Infosec community panics over Anthropic Claude Code Security

[18] Anthropic Launches Claude Code Security for AI-Powered Vulnerability Scanning

[19] Decoding the A.I. Beliefs of Anthropic and Its C.E.O., Dario Amodei

[20] The Pentagon vs. Anthropic + An A.I. Agent Slandered Me + Hot Mess Express

[21] What is Seedance? The Chinese AI app sending Hollywood into a panic

[22] Google's Cloud AI leads on the three frontiers of model capability | Tec...

[23] Google VP warns that two types of AI startups may not survive | TechCrunch

[24] Infosys and Anthropic Announce Collaboration to Unlock AI Value across Comple...

[25] Infosys Unveils AI First Value Framework: Uniquely Positioned to Capture New ...

[26] Anthropic exposes how Chinese AI firms try to steal LLM tech

[27] Investors Hedge AI Bets: Backing Both OpenAI and Anthropic in 2026 - News and...

[28] FinancialContent - The 'Anthropic Effect': Cybersecurity Stocks Crate...

[29] Tensions between the Pentagon and AI giant Anthropic reach a boiling point

[30] US AI giant Anthropic accuses Chinese rivals of mass data theft

[31] Anthropic says DeepSeek and other Chinese AI companies fraudulently used Claude

[32] Anthropic Exposes Chinese LLM Distillation Attacks

[33] Anthropic | Security dilemma

[34] Unauthorized Anthropic stock sales and investment scams | Claude Help Center

[35] What did Anthropic accuse Chinese AI labs of?

[36] Ihre Datenschutzeinstellungen

[37] Anthropic Says Chinese AI Companies Improved Models By 'Illicitly' ...

[38] AI can now hunt software bugs on its own. Anthropic is turning that into a se...

[39] Top AI firm alleges Chinese labs used 24K fake accounts to siphon US tech

[40] Perplexity seems to have joined Anthropic in 'trolling' Sam Altman;...

[41] If you bought an annual Perplexity subscription, you were lied to

[42] Look Out, OpenAI: Perplexity Admits AI Adverts Were a Mistake, Is Now Getting...

[43] Premium: The Hater's Guide to Anthropic

[44] Critics Mock Anthropic's Claims Chinese AI Labs Are Stealing Its Data - ...

[45] Anthropic: Anthropic accuses Chinese AI firms of data copying using fake acco...

[46] Anthropic warns of rising AI

[47] Top AI Researcher Quits Anthropic, Warns 'The World Is in Peril' - ...

[48] ‘Anthropic has to pay Billions for Theft’: Elon Musk slams AI firm after it a...

[49] US AI giants accuse Chinese rivals of mass data theft | Mint

[50] Anthropic accuses Chinese labs of mass Claude IP theft

[51] Executive Briefing: Anthropic tested 16 models. Instructions didn't stop...

[52] A top Anthropic engineer warns AI agents will transform every computer-based ...

[53] Anthropic Says Chinese Labs Used 24,000 Fake Accounts To Rip Off Claude: Here...

[54] Anthropic Debuts Security Tool as Cybersecurity Stocks Fall | PYMNTS.com

[55] IBM stock sinks as Anthropic rolls out yet another disruptive AI tool

[56] IBM Crashes 11% as Anthropic Threatens COBOL Empire

[57] Cybersecurity stocks drop after Anthropic debuts Claude Code Security - Silic...

[58] Anthropic’s Claude Code Security Release Is Not Bad News for Cyber Stocks

[59] Ihre Datenschutzeinstellungen

[60] Anthropic slams Chinese AI firms for harvesting data from its Claude chatbot ...

[61] Why Anthropic Launching Claude Code Security Is Great News for the Industry ...

[62] Cyber stocks plunge, but Anthropic’s security tool isn’t a killer app | CTech

[63] Cybersecurity Stocks Tumble After Anthropic Drops AI Security Tool

[64] Cybersecurity Companies' Stocks Fall Sharply as Anthropic Releases Claud...

[65] Anthropic vs. OpenAI: Who's IPO Timeline is More Priced In?

[66] Anthropic Says Chinese Labs Mined Claude Amid Chip Debate

[67] Claude Code Security didn’t kill cybersecurity. It exposed what’s coming next...

[68] Anthropic Rallies Industry to Combat AI Model Theft | PYMNTS.com

[69] Anthropic AI Tool Triggers Cybersecurity Stock Selloff

[70] From a tense corporate split to a viral photo: A timeline of Anthropic and Op...

[71] Why I’m Suing the AI Company Anthropic: Our World as We Know It Is Imperiled...

[72] Anthropic’s Claude Code Security Release Is Not Bad News for Cyber Companies ...

[73] Copyright and AI Policy Needs Precision, Not Panic

[74] Why India Needs a Concrete AI Policy Framework | The Regulatory Review

[75] With Tom Cruise-Brad Pitt AI fight, China’s Seedance 2.0 is the latest test i...

[76] Discovery and Potential Privilege of Generative AI Prompts

[77] Did Tom Cruise really fight Brad Pitt? The viral video that has Hollywood sui...

[78] Anthropic says DeepSeek and other Chinese AI companies fraudulently used Claude

[79] Seedance 2.0 Delays API Release Over Copyright Disputes

[80] Future of tech companies lies in AI models trained using proprietary data: In...

[81] The fundraising tactic AI startups are using to juice valuations - The Currency

[82] The AI scare trade moves from software to the entire economy

[83] The competition for brand visibility has moved to AI search | MarTech

[84] When Every Company Can Use the Same AI Models, Context Becomes a Competitive ...

[85] Fractal’s India Dilemma: The Missing Demand Engine In Enterprise AI Fractal’s...

[86] Anthropic says DeepSeek, other Chinese AI firms extracted Claude data

[87] Ihre Datenschutzeinstellungen

[88] Ihre Datenschutzeinstellungen

[89] Dow tumbles more than 800 points as tariff uncertainty and AI disruption fear...

[90] Anthropic accuses DeepSeek, MiniMax of data copying, distillation attacks

[91] Detecting and preventing distillation attacks

[92] All Content from Business Insider

[93] XFN 1.1 profile

[94] Articles Read by an Automated Voice

[95] The Tech Buzz | LinkedIn

[96] The Tech Buzz

[97] The Tech Buzz

[98] Making frontier cybersecurity capabilities available to defenders

Relevant Services

More from the Blog

Brauchen Sie Hilfe?

Wir reparieren Ihren PC oder Laptop schnell und zuverlässig.

Jetzt Reparatur anfragen