Anthropic 发布《检测与防止蒸馏攻击》：揭露工业级模型蒸馏行为及应对策略

2026 年 2 月，人工智能公司 Anthropic 在其官方博客发布了题为 《Detecting and preventing distillation attacks》 的报道，揭露了针对其旗舰大语言模型 Claude 的 大规模蒸馏攻击 行动，并详细分析了这种行为的性质、风险与防范措施。

什么是蒸馏攻击？

蒸馏（distillation）本身是一种常见的 AI 训练方法——通过使用强大模型（教师模型）的输出，用来训练更小、更高效的模型。然而 蒸馏攻击 则指的是未经授权利用他人模型输出数据来训练自己的系统，这违反了服务条款，也可能带来安全风险。

Anthropic 指出，这类攻击并不等同于正常的蒸馏训练，而是在未经许可、跨越地域访问限制的情况下大量提取 Claude 的能力输出，从而“劫取”其智能能力用于他人模型训练。

发现的蒸馏攻击行动

Anthropic 的调查发现，至少有三家竞争 AI 实验室被指控发起了规模庞大的蒸馏攻击：

• 使用大约 24,000 个欺诈账户
• 与 Claude 进行了超过 1,600 万次交互
• 提取了 Claude 在推理、工具使用、代码生成等关键能力上的响应数据

这些行为不仅违反了 Anthropic 的使用条款，也规避了地域访问限制机制。

Anthropic 进一步表示，敌对实验室通过代理服务和复杂的账户网络来隐藏行为，使得检测和阻断更加困难。

风险与担忧

在 Anthropic 看来，这类未经授权的蒸馏攻击带来的问题远不止侵权：

• 这些“蒸馏”出来的模型可能缺失安全与监督机制，易于被误用或误导
• 如果这些模型被开源或广泛传播，将扩大潜在风险，包括用于恶意用途
• 在国际 AI 竞赛背景下，这可能破坏行业的技术平衡与竞争秩序

Anthropic 甚至指出，如果未经防护的能力被引入军事实力、情报系统或监控架构中，可能产生国家安全风险。

Anthropic 的防御措施与呼吁

针对这样的蒸馏行为，Anthropic 表示已经启动一系列应对措施：

• 构建行为指纹识别系统，帮助检测异常访问模式
• 加强 API 和服务访问的身份验证与控制机制
• 与行业其他公司共享威胁模式与防御指标
• 在产品层面研发更多防止能力被滥用的模型防护策略

同时，Anthropic 呼吁 AI 行业、云服务提供商和政策制定者之间建立更紧密的合作，共同制定规范与防护体系，以应对这种日益复杂的威胁。

行业影响

这次报告并非单一事件。类似的蒸馏攻击指控也曾涉及其他大型模型提供者，表明当前生成式 AI 生态中围绕训练数据使用、模型输出滥用与合法性界限的争论正快速升温。

在全球 AI 技术竞争尤其激烈的今日，这一事件不仅仅是技术问题，更涉及 知识产权保护、产业竞争伦理、国际政策与安全规范 等多层面的挑战。

小结

Anthropic 发布的《检测与防止蒸馏攻击》报告：

• 揭露了工业级别的模型提取行为
• 指出未经授权蒸馏可能带来的安全与监管风险
• 提出了检测、屏蔽与行业协作等对策
• 呼吁全球 AI 社区建立更完善的治理框架

随着大模型的核心价值愈发明显，这类围绕模型输出权利、数据使用边界的讨论很可能成为未来 AI 发展的重要议题。