مقابله با حمله تقطیر مدل هوش مصنوعی: استراتژی جدید Anthropic برای محافظت از مدل های Claude

تیم تحریریه استاد آی تی گزارش می دهد: در تحولی مهم برای دنیای امنیت هوش مصنوعی، شرکت Anthropic در وبسایت رسمی خود با انتشار گزارشی جامع تحت عنوان «Detecting and Preventing Distillation Attacks» به صورت شفاف درباره یک تهدید رو به رشد سخن گفته است: حمله تقطیر مدل هوش مصنوعی، که در پایان لینک منبع قرار داده شده است. Anthropic در این گزارش با زبان فنی و مستند، توضیح می دهد که چگونه مهاجمان می توانند با طرح پرسش های حساب شده، پاسخ های یک مدل بزرگ را جمع آوری و سپس یک مدل جدید را روی همان پاسخ ها آموزش دهند؛ به عبارتی، دانش یک مدل پیشرفته را غیرمجاز به مدل دیگر منتقل کنند.

این شرکت که توسعه دهنده مدل Claude است، در این خبر تاکید می کند که تقطیر مدل، اگرچه در پژوهش و بهینه سازی مدل ها کاربرد مشروع دارد، اما وقتی بدون مجوز، در مقیاس وسیع و برای دور زدن محدودیت ها استفاده شود، به یک حمله امنیتی تبدیل می شود. Anthropic با استناد به آزمایش های داخلی، الگوهای رفتاری این نوع حمله، سیگنال های تشخیص آن و مجموعه ای از راهکارهای دفاعی را معرفی می کند که هدف آنها محافظت از مدل های پیشرفته در برابر سرقت دانش و مهندسی معکوس رفتاری است.

Anthropic چه هشداری درباره حمله تقطیر مدل می دهد؟

Anthropic در گزارش خود ابتدا تعریفی دقیق از حمله تقطیر مدل هوش مصنوعی ارائه می کند. بر اساس این گزارش، مهاجم یک مدل باز یا نیمه باز (که آن را model extractor می نامد) را طوری برنامه ریزی می کند که با طرح هزاران تا میلیون ها پرسش، از یک مدل پیشرفته مثل Claude، پاسخ های متنوع و پرجزئیات دریافت کند. سپس این داده ها به عنوان «داده آموزشی ثانویه» برای ساخت یک مدل جدید یا بهبود مدل موجود استفاده می شود.

در این سناریو، مدل هدف (target model) ممکن است هرگز به طور مستقیم افشا نشود، اما رفتار آن – از سبک نوشتار تا سطح استدلال و دانش دامنه ای – به تدریج در قالب مدل مهاجم بازتولید می شود. Anthropic هشدار می دهد که اگر این فرایند در مقیاس بزرگ و بدون توافق حقوقی انجام شود، عملا نوعی سرقت مالکیت فکری، نقض خط مشی استفاده و تهدیدی برای اکوسیستم مدل های مولد خواهد بود.

به گفته Anthropic، نقطه نگران کننده آنجاست که این حمله ظاهرا شبیه استفاده عادی کاربران از مدل است: پرسش و پاسخ. تفاوت اصلی، در حجم فوق العاده بالا، الگوی تکراری سوال ها و ساختار طراحی شده برای پوشش سیستماتیک گستره دانش مدل نهفته است؛ مساله ای که آشکارا از سطح مصرف عادی کاربر فراتر می رود.

روش های حمله: از پرسش های انبوه تا پوشش سیستماتیک دانش مدل

Anthropic در بخش فنی گزارش، سناریوهای متعددی را برای حمله تقطیر مدل هوش مصنوعی تشریح می کند. به عنوان نمونه:

• استفاده از اسکریپت های خودکار برای ارسال میلیون ها پرسش کوتاه و ساخت یک پایگاه داده غنی از پاسخ های مدل
• طراحی پرسش ها به گونه ای که به صورت سیستماتیک موضوعات، سبک ها، زبان ها و قالب های مختلف را پوشش دهند
• استفاده از prompt های ساخت یافته برای استخراج الگوهای زبانی، روش استدلال، ساختار پاسخ و حتی نحوه تنظیم لحن مدل
• بهره برداری از API های عمومی یا تجاری بدون رعایت محدودیت های نرخ درخواست و سیاست های استفاده منصفانه

Anthropic در گزارش خود تاکید می کند که مهاجم لزوما به کد داخلی مدل، وزن ها یا معماری آن دسترسی ندارد؛ اما می تواند از طریق «بهینه سازی پرسش ها» رفتاری نزدیک به مدل را بازسازی کند. این نوع حمله در ادبیات پژوهشی به عنوان model extraction یا knockoff model نیز شناخته می شود و در سال های اخیر، مطالعات متعددی در این زمینه منتشر شده است؛ از جمله مقاله «Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs» (arxiv.org/abs/1609.02943) که از منابع کلاسیک در این حوزه به شمار می رود.

راهبرد Anthropic برای تشخیص حمله تقطیر مدل

الگوهای ترافیکی و سیگنال های آماری

در گام بعدی، Anthropic به سراغ این پرسش می رود که «چگونه می توان حمله تقطیر مدل هوش مصنوعی را در عمل تشخیص داد؟». این شرکت توضیح می دهد که یکی از ستون های اصلی دفاع، تجزیه و تحلیل دقیق ترافیک API است. برخی از نشانه های مهم عبارتند از:

• تعداد بسیار زیاد درخواست ها از یک حساب، IP یا محدوده محدود در بازه زمانی نسبتا کوتاه
• الگوی پرسش های تکراری یا شبه تصادفی که بیشتر برای پوشش فضای ورودی استفاده شده اند تا حل مسائل واقعی کاربر
• پرسش هایی با ساختار مشابه که فقط پارامترهای جزئی در آنها تغییر کرده، اما نوع پاسخ ثابت می ماند
• نرخ غیرعادی استفاده از ویژگی های پیشرفته مدل در مقایسه با الگوی معمول کاربری تجاری

Anthropic تصریح می کند که برای شناسایی این سیگنال ها از روش های آماری و مدل های یادگیری ماشین کمک می گیرد. به عنوان نمونه، می توان توزیع طول متن پرسش، نوع دستورهای تکراری، الگوی زمان بندی درخواست ها و میزان تنوع موضوعات را تحلیل و با الگوی نرمال کاربران عادی مقایسه کرد.

مدل های تشخیصی و سیستم هشدار

به گفته Anthropic، علاوه بر تحلیل ساده ترافیک، شرکت از مدل های طبقه بندی اختصاصی برای برچسب گذاری رفتارهای مشکوک استفاده می کند. این مدل ها بر اساس داده های واقعی و شبیه سازی شده حمله تقطیر آموزش داده شده اند و می توانند میان چند نوع کاربر تفاوت بگذارند:

• استفاده عادی و فردی
• استفاده سازمانی با حجم بالا اما مشروع
• استفاده مشکوک با الگوی نزدیک به حمله تقطیر مدل

در صورت تشخیص رفتار پرخطر، سیستم هشدار فعال شده و ممکن است محدودیت نرخ، بررسی دستی، یا مسدودسازی موقت حساب اعمال شود. Anthropic تاکید می کند که تعادل میان امنیت و تجربه کاربری یکی از چالش های اصلی در طراحی این سامانه های دفاعی است.

پیشگیری: از محدودیت های فنی تا سیاست های حقوقی

Anthropic در بخش پیشگیری، بر ضرورت ترکیبی از ابزارهای فنی، حقوقی و سیاستی برای مقابله با حمله تقطیر مدل هوش مصنوعی تاکید می کند. برخی از راهکارهای مطرح در گزارش عبارتند از:

• تعریف و اعمال محدودیت های شفاف بر روی نرخ درخواست (rate limit) و حجم داده مجاز برای هر حساب
• استفاده از احراز هویت قوی تر برای دسترسی به API های پیشرفته
• تدوین و اجرای توافق نامه های استفاده از API که به طور مشخص هر نوع تقطیر مدل بدون مجوز را ممنوع می کند
• افزودن سیگنال های نامرئی یا «ردیاب» (مانند watermarking رفتاری) در پاسخ ها برای شناسایی موارد استفاده غیرمجاز در مدل های دیگر
• نظارت مستمر بر الگوی استفاده شرکای تجاری و اعمال ممیزی دوره ای

در این گزارش همچنین اشاره می شود که بخش مهمی از دفاع، مستندسازی و شفافیت در مورد خط مشی های استفاده است تا کاربران حرفه ای، پژوهشگران و شرکت ها بدانند چه نوع استفاده از داده های خروجی مدل، مجاز و چه نوعی غیرمجاز تلقی می شود.

نگاه فراتر: چرا حمله تقطیر مدل یک تهدید استراتژیک است؟

تحلیل تیم استاد آی تی

کارشناسان استاد آی تی معتقدند حمله تقطیر مدل هوش مصنوعی فقط یک مساله فنی محدود به یک شرکت یا یک مدل خاص نیست؛ بلکه به قلب اقتصاد و حکمرانی هوش مصنوعی مولد ضربه می زند. توسعه یک مدل پیشرفته مانند Claude، GPT یا مدل های رده بالا از شرکت های دیگر، نیازمند سرمایه گذاری های صد ها میلیون دلاری، زیرساخت سخت افزاری گسترده، داده های پاک سازی شده و تیم های تحقیق و توسعه بزرگ است. اگر مهاجمان بتوانند با هزینه بسیار کمتر، از طریق تقطیر مدل، بخش عمده ای از این ارزش را استخراج و در مدل های رقیب یا محصولات خاکستری به کار بگیرند، انگیزه اقتصادی برای سرمایه گذاری بلندمدت در تحقیقات کاهش می یابد.

تحول در دنیای برنامه نویسی با آپدیت جدید Claude Code؛ از پیش نمایش تا ادغام خودکار

از سوی دیگر، حمله تقطیر مدل می تواند دور زدن سیاست های ایمنی را نیز تسهیل کند. به عنوان مثال، در حالی که مدل های بزرگ رسمی تحت نظارت و محدودیت های محتوایی قرار دارند، یک مدل تقطیر شده ممکن است همان توانایی را بدون حصارهای ایمنی ارائه دهد. این وضعیت، ریسک انتشار محتواهای مضر، فریبکارانه یا غیرقانونی را افزایش می دهد و تلاش های جامعه برای هوش مصنوعی مسئولانه را تضعیف می کند.

اهمیت این موضوع برای توسعه دهندگان و کسب و کارها

برای توسعه دهندگان و استارتاپ هایی که از API مدل های مولد استفاده می کنند، این گزارش Anthropic حامل چند پیام عملی است:

1. لزوم طراحی مسئولانه محصولات برپایه API
   شرکت ها باید مطمئن شوند که خودشان ناخواسته به بستر حمله تقطیر مدل تبدیل نمی شوند؛ به عنوان مثال با جلوگیری از ارائه رابط های عمومی که اجازه ارسال پرسش های خودکار و انبوه به مدل های سطح بالا را می دهند.
2. ضرورت مستندسازی و شفافیت در زنجیره ارزش
   کسب و کارها لازم است در قراردادها و مستندات خود مشخص کنند که چگونه از داده های خروجی مدل استفاده می کنند و چه محدودیتی در بازاستفاده از این خروجی ها در مدل های دیگر وجود دارد.
3. میزان آگاهی فنی تیم ها
   تیم های فنی باید با مفهوم حمله تقطیر مدل هوش مصنوعی، سیگنال های تشخیصی و ابزارهای پایش آشنا باشند تا در صورت مشاهده الگوهای مشکوک، بتوانند اقدامات پیشگیرانه انجام دهند.

جمع بندی: گامی دیگر به سوی امنیت جدی تر در هوش مصنوعی

در جمع بندی این گزارش، می توان گفت Anthropic با انتشار مستند «Detecting and Preventing Distillation Attacks» عملا اعلام می کند که دوران نگاه ساده به استفاده از API مدل های مولد به سر رسیده است. حمله تقطیر مدل هوش مصنوعی از یک ایده پژوهشی به یک تهدید واقعی و قابل اجرا در مقیاس صنعتی تبدیل شده است و شرکت های پیشرو ناچارند همزمان با توسعه توانمندی مدل ها، سپرهای دفاعی خود را نیز به روز کنند.

تیم تحریریه OstadIT گزارش می دهد که این رویکرد شفاف Anthropic می تواند به عنوان الگویی برای سایر بازیگران این حوزه عمل کند؛ زیرا انتشار عمومی روش های دفاعی، نه تنها سطح آگاهی جامعه فنی را بالا می برد، بلکه استانداردهای جدیدی برای رفتار مسئولانه در برابر تهدیدهای نوظهور تعریف می کند.

کارشناسان استاد ای تی معتقدند در سال های پیش رو، امنیت مدل، حریم خصوصی داده، و حکمرانی بر زنجیره ارزش هوش مصنوعی، به مهم ترین محورهای رقابت و همکاری میان شرکت های فناوری بدل خواهد شد. توسعه دهندگان، مدیران محصول و تصمیم گیران کسب و کار اگر می خواهند در این اکوسیستم جدید جایگاه پایداری داشته باشند، باید مقوله هایی مانند حمله تقطیر مدل هوش مصنوعی را نه صرفا یک تهدید فنی، بلکه بخشی جدانشدنی از استراتژی کلان خود تلقی کنند.

به این ترتیب، گزارش Anthropic نه فقط یک هشدار، بلکه دعوتی است برای عبور از مرحله هیجان خام هوش مصنوعی مولد و ورود به دوره بلوغ، که در آن امنیت، مسئولیت پذیری و حفاظت از دانش، به اندازه نوآوری و قدرت مدل اهمیت دارد.

---

منبع:
Detecting and preventing distillation attacks