检测与防范蒸馏攻击
原文：Detecting and preventing distillation attacks
作者：Anthropic
日期：2026 年 2 月 23 日
概述
Anthropic 已发现由 DeepSeek、Moonshot（月之暗面）和 MiniMax 发起的大规模行动，旨在通过”蒸馏”（distillation）攻击提取 Claude 的能力。这些实验室利用约 24,000 个欺诈账户生成了超过 1600 万次对话交互，违反了服务条款和区域访问限制。
什么是蒸馏（Distillation）？
蒸馏是指利用更强模型的输出来训练能力较弱的模型。虽然这是前沿实验室（frontier labs）用于创建自有模型高效版本的合法训练技术，但竞争对手可能滥用这一技术，以远低于正常开发成本的代价获取先进能力。
为什么这很重要
非法蒸馏的模型缺乏必要的安全防护措施，由此带来国家安全风险。这些未受保护的系统可能使威权政府得以部署前沿 AI，用于进攻性网络作战（offensive cyber operations）、虚假信息传播活动（disinformation campaigns）以及大规模监控（mass surveillance）。如果这些模型被开源，风险将呈指数级增长。
攻击行动详情
DeepSeek（约 150,000 次交互）：主要针对推理能力（reasoning capabilities）、基于评分标准的打分任务（rubric-based grading tasks），以及规避审查的查询替代方案（censorship-safe query alternatives）。
Moonshot AI / 月之暗面（约 340 万次交互）：聚焦于智能体推理（agentic reasoning）、工具使用（tool use）、编程、数据分析、计算机操控智能体（computer-use agents）以及计算机视觉（computer vision）。
MiniMax（约 1300 万次交互）：集中于智能体编程（agentic coding）和工具编排（tool orchestration）。值得注意的是，当 Anthropic 发布新模型后，MiniMax 在 24 小时内就调整了攻击策略。
访问方式
外国实验室使用商业代理服务，运行所谓的”九头蛇集群”（hydra cluster）架构——这是一种由欺诈账户组成的庞大网络，将流量分散到各个 API 和云平台上，没有单一故障点（no single points of failure）。
Anthropic 的应对措施
- 检测：构建了分类器（classifiers）和行为指纹识别系统（behavioral fingerprinting systems），用于识别蒸馏模式。
- 情报共享：向行业合作伙伴和有关部门提供技术指标（technical indicators）。
- 访问控制：加强了对教育账户和研究项目的验证流程。
- 反制措施：正在开发安全防护机制，以降低非法蒸馏所获输出的有效性。
Anthropic 强调，解决这一问题需要 AI 行业、云服务提供商和政策制定者之间的协调行动。