Anthropic 称新防御方法使蒸馏攻击数据提取量下降 90% 至 99%
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载蒸馏攻击的运作方式
蒸馏攻击被描述为一种隐蔽的、工业规模的行为，其目的是把某个模型的能力提取出来，再复制到另一个模型之中，而这一过程并未获得原模型开发方的授权。这类行动往往借助大量虚假账号组成的网络来实施。借助这种方式，相关企业可以用远少于自主研发所需的时间和成本，去模仿前沿模型的能力水平。材料提到，这种手法已被广泛用于帮助海外的人工智能实验室跟上美国公司的步伐。
防御手段与提取量变化
针对上述情况，开发方在近几个月里采用了新的方法，并称在削弱蒸馏攻击效果方面取得了实质进展。初步证据显示，这些方法使蒸馏方获取的数据量出现了大幅下降，材料给出的区间是约九成到九成九。同一份材料还提到，推理 token 的提取量下降幅度为 10 到 100 倍。这两组数字分别对应数据获取规模与 token 提取规模的变化，反映的是防御措施落地后的初步观察结果，而非长期统计。
被蒸馏模型的安全落差
材料对非法蒸馏的担忧集中在两点。其一，蒸馏让企业能够做出接近能力前沿的模型，但这些模型在实际发布时，往往没有配备与之相称的、足够稳固的防护措施。这意味着被蒸馏出来的模型可能在生物学、网络安全等领域被用于造成显著危害。材料举了一个例子：某公司在开发其模型的过程中蒸馏了美国领先模型的网络能力，起初尝试蒸馏某个较新的模型，但在发现相关网络防护使其攻击效果下降后，转而使用了一个较旧的模型以及另一家实验室的模型。材料还提到，有机构将该模型评估为迄今发布的最具网络能力的开放权重模型，而开发方自己的研究发现，该模型的防护很容易被绕过，并且它愿意端到端地开发安全漏洞利用程序。
能力流向与使用场景
其二，材料认为非法蒸馏出的模型构成国家安全层面的风险。蒸馏美国模型的公司，会把通过蒸馏获得的能力整合进外国的军事、情报和监控系统。材料提到一个案例：有请求被秘密转发给某个模型，作为其蒸馏工作的一部分。其中一条请求来自一名用户，材料称相信此人与某国军方有关联，该用户试图分析针对特定个人的闭路电视监控内容。材料认为，这类能力正是蒸馏方希望发展出来的方向。以上内容仅陈述材料所载的企业技术动态与事实，不涉及对相关监管、立法或政策的解读。
为什么值得看
头部模型厂商首次披露蒸馏防御的量化效果，并点名具体模型与攻击路径，对关注模型安全与竞争格局的读者有直接参考价值。
信源1 家
关键事实
Anthropic 采用新方法后，早期证据显示蒸馏者获取的数据量减少约 90% 至 99%。[1]
蒸馏攻击被定义为未经原模型开发者授权、借助虚假账号网络大规模提取能力并复制到其他模型的行为。[1]
智谱在开发 GLM-5.3 时曾试图蒸馏 Claude Fable 5，因网络防护削弱其攻击而转向更早的 Claude 模型和另一家实验室的模型。[1]
Anthropic 称 GLM-5.3 的防护措施容易被绕过，且该模型愿意端到端开发安全漏洞利用。[1]
Anthropic 提及 Moonshot 的 Kimi 模型请求被秘密转发至 Claude 的案例，其中一条请求来自其认为与中国解放军有关联的用户。[1]
相关 · 模型
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