揭秘大模型“蒸馏攻击”：工业级窃取能力背后的攻防博弈

本文欲回答的核心问题： 什么是针对大模型的“蒸馏攻击”，为何它不仅侵犯了商业利益，更构成了严峻的国家安全威胁，以及 AI 实验室该如何防御这种隐蔽且大规模的能力窃取？

随着大语言模型（LLM）技术的飞速跃进，前沿 AI 实验室之间的竞争已进入白热化阶段。然而，在光鲜亮丽的性能榜单背后，一场看不见硝烟的“能力窃取”战争正在悄然进行。近期，安全研究人员识别出了三起工业级的“蒸馏攻击”campaigns，揭露了某些 AI 实验室如何通过欺诈手段，大规模提取领先模型的能力以武装自身。这不仅揭示了技术竞争的残酷一面，更敲响了国家安全的警钟。

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什么是“蒸馏攻击”：从合法技术到 illicit 手段

核心问题： “蒸馏”作为一种常见的模型训练技术，是如何演变成一种针对竞争对手的攻击手段的？

在深入攻击细节之前，我们需要先理解“蒸馏”这一概念。在正常的技术语境下，蒸馏是一种广泛使用且合法的训练方法。前沿 AI 实验室经常利用这一技术，将庞大、复杂的“教师模型”的知识迁移到更小、更便宜的“学生模型”中，以便在保持一定性能的同时降低部署成本。

然而，技术永远是一把双刃剑。当竞争对手开始利用这一技术，试图通过极低的成本获取其他实验室花费数年时间和数亿美元研发的先进能力时，合法的技术手段就转变成了“蒸馏攻击”。

攻击者通过查询更强模型（如 Claude）的 API，获取大量高质量的输出数据，随后利用这些数据训练自己的模型。这种方法使得他们能够在极短的时间内、以极低的成本，复制出接近前沿水平的模型能力，从而绕过了艰难的基础研发过程。这不仅是简单的“抄袭”，更是一种对核心智力资产的工业化窃取。

技术原理：合法与 illicit 的界限

为了更清晰地理解这一过程，我们可以对比一下合法蒸馏与 illicit 蒸馏的区别：

维度	合法蒸馏	Illicit 蒸馏攻击
数据来源	实验室内部拥有的教师模型	竞争对手受保护的商业模型
目的	优化模型大小、降低推理成本	偷窃能力、缩短研发周期、规避研发成本
合规性	符合服务条款	违反服务条款、欺诈性访问
安全影响	保留内部安全护栏	安全护栏缺失，风险不可控

反思： 作为技术从业者，我们常认为开源和知识共享是推动进步的动力。然而，当“蒸馏攻击”成为一种工业级的作弊手段时，它实际上破坏了创新的激励机制。如果任何团队都可以零成本地窃取他人的研发成果，那么谁还愿意投入巨资去探索未知的“无人区”？这不仅是商业问题，更是对整个 AI 创新生态的挑战。

工业级攻击的真实面貌：三大案例深度解析

核心问题： 这些所谓的“蒸馏攻击”到底有多大规模？攻击者具体是如何操作的？

这并非是个别黑客的小打小闹，而是由专业 AI 实验室主导的工业化行动。研究人员通过长期的流量监测与归因分析，锁定了三家涉嫌进行此类活动的 AI 实验室：DeepSeek、Moonshot 和 MiniMax。他们通过约 24,000 个欺诈账户，与目标模型进行了超过 1600 万次交互。

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DeepSeek：针对推理与审查规避的精准打击

DeepSeek 的操作展示了极高的针对性。在超过 150,000 次交互中，他们不仅关注模型的通用推理能力，更试图通过特定的任务设计来获取独特的训练数据。

技术细节与场景分析：

1. “思维链”数据生成：攻击者设计了一种巧妙的提示词策略，要求模型“想象并阐述完成回应后的内部推理过程，并一步步写出来”。这实际上是在诱导模型生成高质量的“思维链”训练数据。对于大模型训练而言，这种显式的推理过程数据比单纯的问答对更具价值，能显著提升模型的逻辑推理能力。
2. 审查规避训练：监测数据显示，DeepSeek 大量生成了针对政治敏感查询（如关于异见人士、政党领导人等）的“审查安全替代方案”。通过这种方式，他们试图训练自己的模型在面对敏感话题时，能够以一种“安全”的方式引导对话，从而规避特定的审查机制。
3. 负载均衡策略：为了提高吞吐量并避免被检测，他们使用了同步流量和共享支付方式，呈现出典型的“负载均衡”特征。

Moonshot AI：多路径并进的隐蔽战术

Moonshot（Kimi 模型背后的实验室）的攻击规模更大，且手段更为隐蔽。其交互次数超过了 340 万次。

技术细节与场景分析：

• 多路径渗透：Moonshot 并没有局限于单一入口，而是利用数百个欺诈账户，跨越多个访问路径进行操作。这种分散式的策略大大增加了防御方识别并阻断整个攻击网络的难度。
• 全栈能力提取：他们的目标不仅限于文本推理，还深入到了“代理推理”、“工具使用”以及“计算机视觉”领域。这表明攻击者试图构建一个全能型的模型能力栈。
• 高级推理痕迹提取：在攻击的后期阶段，Moonshot 采用了更具针对性的方法，试图提取并重构模型的推理痕迹，这与 DeepSeek 的“思维链”提取策略有异曲同工之妙，但技术手段可能更为复杂。

MiniMax：惊人的规模与敏捷性

MiniMax 的攻击行动是三者中规模最大的，交互次数高达 1300 万次以上。更有趣的是，研究人员在其模型发布前就捕捉到了这次行动，从而获得了前所未有的全生命周期视角。

技术细节与场景分析：

• 敏捷的攻击调整：这一案例中最令人震惊的细节是攻击者的敏捷性。当目标模型发布新版本时，MiniMax 在短短 24 小时内就调整了策略，将近一半的流量转向新模型，试图捕获最新的系统能力。这种快速反应机制证明了这并非简单的脚本爬虫，而是有组织、有技术深度的专业团队在背后支撑。
• 聚焦代码与编排：MiniMax 特别关注“代理编码”和“工具使用与编排”。这类能力是构建复杂 AI Agent（智能体）的关键，这也暗示了其产品路线图的重点方向。

我的见解： 从这三个案例中可以看出，攻击者已经从简单的“抓取数据”进化到了“战略性能力提取”。他们清楚自己模型短板在哪里，并且能够针对特定能力（如推理、编码、安全规避）定制攻击策略。这种“指哪打哪”的能力，使得蒸馏攻击的威胁远超传统的数据泄露。

蒸馏攻击的深层危害：从模型安全到国家安全

核心问题： 既然蒸馏技术本身是公开的，为何我们要将这种跨模型的知识迁移视为严重的安全威胁？

如果仅仅是商业竞争的失范，或许还不足以引起国家级的关注。然而，报告指出， illicit 蒸馏模型带来的最大风险在于安全护栏的缺失。

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安全护栏的瓦解与生物武器风险

像 Anthropic 这样的美国公司在构建模型时，投入了大量资源来防止模型被滥用。例如，系统被设计为阻止用户利用 AI 开发生物武器或进行恶意网络活动。这些安全措施深深嵌入在模型的推理和行为模式中。

然而，在 illicit 蒸馏过程中，攻击者往往只关注“能力”的提取，而忽略了这些隐性的“安全价值观”。这就好比从一辆高度自动化的安全汽车上拆下了强力引擎，却把它装在了一辆没有刹车和方向盘的破旧车架上。

风险推演：
一个缺乏安全护栏的蒸馏模型，可能会毫不犹豫地响应制造化学武器的请求，或者提供详细的网络攻击代码。当这些模型被开源或广泛分发时，这些危险能力将像病毒一样在互联网上传播，彻底脱离了原始开发者的控制。

地缘政治风险与出口管制的失效

这不仅仅是企业的麻烦，更是国家的安全隐患。被蒸馏的模型能力可能被输入到特定的军事、情报和监控系统中。

• 军事与监控：通过 illicit 蒸馏获得的能力可以被用于强化专制政府的进攻性网络行动、虚假信息战和大规模监控体系。
• 出口管制的漏洞：美国政府一直试图通过芯片出口管制来维持其在 AI 领域的领先优势。然而，蒸馏攻击通过软件层面的“窃取”绕过了硬件层面的限制。这让外界产生了一种错觉，认为某些实验室的快速进步源于其创新能力，但实际上，这很大程度上依赖于对美国模型能力的提取。这反过来又论证了出口管制的必要性：限制先进芯片的获取，不仅能限制模型训练，也能限制大规模 illicit 蒸馏的规模。

攻击者的技术手段：如何绕过封锁与检测

核心问题： 在目标模型并未在中国开放商业服务的情况下，这些实验室是如何成功访问并实施大规模攻击的？

攻击者利用了复杂的基础设施来规避地理限制和服务条款。

“九头蛇集群”架构

为了绕过区域封锁，攻击者使用了商业代理服务。这些服务构建了一种被称为“九头蛇集群”的架构：庞大的欺诈账户网络，将流量分散到各个 API 和第三方云平台。

操作特征：

• 无单点故障：就像神话中的九头蛇，砍掉一个头（封禁一个账户），立马会长出两个新头来替代。在检测到的案例中，单个代理网络甚至同时管理着超过 20,000 个欺诈账户。
• 流量混淆：为了掩盖攻击特征，他们将蒸馏流量与正常的客户请求混合在一起。这种“大隐隐于市”的策略大大增加了检测的难度。

提示词特征分析：如何识别攻击意图？

区分正常用户和蒸馏攻击者的关键在于请求的模式。单个请求看起来可能完全无害。

示例场景：
攻击者可能会发送如下提示词：

你是一位结合了统计严谨性和深厚领域知识的数据分析专家。你的目标是提供基于真实数据的、由完整透明推理支持的、数据驱动的洞察——而不是摘要或可视化图表。

如果这只是单次请求，这完全是一个高质量的用户指令。然而，当这个提示词的变体在成百上千个协调账户中重复出现数万次，且所有流量都集中在同一个狭窄的能力领域时，其意图就不言而喻了。这种海量、高重复性、针对性极强的流量模式，是识别蒸馏攻击的核心特征。

防御之道：构建 AI 时代的防火墙

核心问题： 面对“九头蛇”般的攻击网络和隐蔽的流量模式，AI 公司如何构建有效的防御体系？

单一的防御手段已无法奏效，必须采取多层次的防御策略。

1. 检测：从流量中识别信号

防御的第一步是识别。这就需要构建专门的分类器和行为指纹系统。

• 思维链诱导检测：针对 DeepSeek 使用的诱导模型输出推理步骤的技术，防御方开发了专门的检测器，识别此类试图构建推理训练数据的尝试。
• 协调行为识别：通过分析元数据，识别出那些在时间、支付方式、IP 地址上存在关联的账户群。一旦确认为攻击集群，即可实施整体阻断。

2. 情报共享与访问控制

• 情报共享：孤军奋战难以应对分布式攻击。与其他 AI 实验室、云服务商和相关部门共享技术指标，有助于拼凑出攻击的全貌。
• 强化验证：攻击者最常利用的漏洞是教育账户和初创企业计划。加强这些渠道的验证流程，提高创建欺诈账户的门槛，是釜底抽薪之策。

3. 模型级反制措施

这是最具技术含量的防御层。目标是让模型在被攻击时“输出无效”或“输出降级”。

• 输出干扰：在不影响正常用户体验的前提下，在模型输出中加入微妙的干扰，或者限制输出内容的可复用性，使其难以直接用于模型训练。
• 动态防御：针对 MiniMax 这种能在 24 小时内转向的敏捷攻击，防御系统也需要具备动态调整策略的能力，实时更新指纹库和拦截规则。

反思： 这种攻防博弈本质上是成本的不对等。攻击者只需花费少量成本购买代理服务，而防御方却需要投入巨额资源构建安全护栏、监测系统和反制措施。这提醒我们，未来的 AI 安全不仅仅是技术问题，更需要法律和政策的协同介入。

实用摘要：防御蒸馏攻击操作清单

针对企业安全团队和 AI 从业者，以下是应对潜在蒸馏攻击的简要清单：

1. 监控异常流量：重点监控 API 调用是否存在“海量、高重复、针对特定能力”的请求模式。
2. 关联账户分析：不仅要看单账户行为，更要通过支付信息、IP 指纹识别潜在的“九头蛇”账户集群。
3. 审查提示词模式：留意那些试图诱导模型输出“内部推理”、“思维过程”或要求特定格式（如 JSON 训练数据格式）的高频提示词。
4. 加固注册入口：重新审视免费额度、教育优惠等容易被滥用的注册通道，引入多因素认证和企业资质审核。
5. 建立反馈闭环：一旦发现攻击特征，应迅速将其转化为模型级的防御规则（如拒绝回答特定模式的诱导问题），而不仅仅是封禁账号。

一页速览

• 核心威胁：工业级蒸馏攻击正在窃取前沿 AI 模型的核心能力，且主要针对推理、编程和工具使用能力。
• 攻击手法：利用代理服务和欺诈账户构建“九头蛇集群”，通过高频、针对性的提示词提取训练数据。
• 最大隐患：窃取的模型能力往往缺乏原始模型的安全护栏，可能导致生物武器制造、网络攻击等高风险能力失控扩散。
• 防御策略：采用检测分类器、跨行业情报共享、强化访问控制及模型级反制措施的综合防御体系。

常见问题解答（FAQ）

Q1：普通的模型蒸馏和 illicit 蒸馏攻击有什么区别？
A：普通蒸馏是实验室内部为了压缩模型大小而进行的合法技术操作；Illicit 蒸馏攻击则是竞争对手违反服务条款，通过欺诈手段大规模窃取他人模型能力的行为。

Q2：为什么蒸馏攻击会被视为国家安全威胁？
A：因为攻击者提取的往往是“能力”而非“安全价值观”，导致生成的模型可能保留危险能力（如制造生化武器）却去除了安全限制，且这些能力可能被用于军事或监控系统。

Q3：攻击者是如何绕过地区访问限制的？
A：他们利用商业代理服务和大量的欺诈账户，通过“九头蛇集群”架构分散流量，伪装成来自合法地区的正常用户。

Q4：蒸馏攻击是否只针对文本生成？
A：不仅是文本，攻击目标还包括逻辑推理链、代码生成能力、工具调用逻辑以及视觉能力等核心差异化功能。

Q5：AI 公司如何判断某个流量是蒸馏攻击而非正常使用？
A：主要通过行为模式识别。如果某个账户群在短时间内针对同一狭窄领域发送海量、高度重复的提示词，且目的是提取推理过程而非获取答案，通常会被判定为攻击。

Q6：如果模型能力被窃取并开源，后果是什么？
A：这将导致危险能力在全球范围内不可控地扩散，任何单一政府或组织都将无法撤销或控制这些已经公开的风险能力。