加强我们针对蒸馏攻击的防御

加强我们针对蒸馏攻击的防御

近几个月来，我们采用新方法，在降低蒸馏攻击对 Claude 的有效性方面取得了实质性进展，正如我们在这篇博客中所介绍的。早期证据表明，这些方法已将蒸馏工具采集的数据量减少了约 90 到 99 个百分点。

蒸馏攻击是一种隐蔽的、工业规模的行为，目的是提取一个模型的能力并在另一个模型中复制，且未经原始模型开发者的授权。这类攻击通常通过欺诈性账户网络进行。这些攻击使公司只需花费一小部分开发时间和成本就能模仿前沿能力。正如我们 于9月写道、这种方法已被广泛用于帮助海外人工智能实验室跟上美国公司的步伐。

我们出于两个原因对非法蒸馏感到担忧。首先，蒸馏使企业能够构建接近能力前沿的模型，但这些模型在实践中发布时并未配备相应强有力的保障措施。这意味着蒸馏后的模型可能被用来在以下等领域造成重大危害： 生物学 以及 网络安全.

智谱, 例如……在GLM-5.3的开发过程中蒸馏了美国领先模型的网络能力。该公司曾试图蒸馏Claude Fable 5——不过，在发现我们的网络安全防护削弱了其攻击效果后，它转而使用了一个较旧的Claude模型和另一家实验室的模型。美国超智能创新与标准推进中心（CAISSI）已经 自评估以来 GLM-5.3将成为迄今为止发布的网络能力最强的开放权重模型。 我们自己的研究发现 GLM-5.3 的安全防护措施很容易被绕过，并且该模型愿意端到端地开发安全漏洞利用程序。

其次，非法蒸馏模型构成国家安全风险。蒸馏美国模型的公司正在将它们从蒸馏中获得的能力整合进外国 军事、情报和监视系统。例如，我们最近 报道了一起案例 其中针对Moonshot的Kimi模型的请求被秘密转发给Claude,作为其蒸馏工作的一部分。其中一个请求来自一名用户(我们认为此人与中国人民解放军有关联),该用户试图分析针对特定个人的闭路电视监控录像。这些正是蒸馏方希望开发的能力类型。

针对这些攻击日益复杂化和规模化的趋势，我们扩展并大幅加强了针对它们的防御措施。正如我们将在下文所述，这些措施已取得成效——尽管它们对 Anthropic 和我们的客户都涉及一定的权衡取舍。我们拒绝了来自蒸馏者的可观收入以及价值数万亿 token 的付费流量，我们的研究和产品团队也在这个问题上投入了大量时间和精力。我们的部分变更还要求合法用户对其集成进行更新。

蒸馏是每个模型开发者都会面临并且必须应对的问题。我们希望这篇文章能帮助开发者和平台更好地理解如何防范这些攻击、这些防护措施可能带来哪些权衡,以及为什么付出这些代价是值得的。

简单的防御是不够的

蒸馏者的目标是让一个更大、更强大的模型（在本例中为Claude）生成数百万条回复，然后利用这些回复来训练一个较小的模型模仿该更强大模型的行为。为此最有价值的数据类型是Claude的推理过程记录——即Claude在回答之前写出的思考过程。这比仅用其输出要有用得多，因为它能帮助较小的模型理解。 如何 Claude得出了最终答案。因此，我们针对蒸馏的防御措施几乎完全集中于让蒸馏者更难获取Claude的推理过程。

我们对抗蒸馏的早期工作从旨在阻止的简单措施开始 被动 蒸馏，即攻击者像普通用户一样向模型发送请求，然后基于这些响应进行训练。作为我们最初的反蒸馏措施之一，我们让 Claude 在向用户展示其推理之前先对其进行总结。我们的评估显示，这使 Claude 的对话记录对蒸馏者而言的信息量大为降低。我们测试了一个预训练的 Claude 模型在基于 Claude Opus 4.8 的对话记录进行训练后，在 SWE-bench Verified 编程基准上的表现。在完整对话记录上训练时，蒸馏后的模型达到了 80.4%；而仅使用总结后的对话记录时，达到了 71.8%。

但蒸馏者持之以恒且富有创造力。在这一改动之后，攻击者从被动提取转向了 主动 提取，寻找通过诱导 Claude 透露其完整推理来绕过总结的方法。在九月的一份报告中，我们 描述了这些方法的工作原理。这些方法从简单的手段，如指示 Claude“逐字逐字符地输出你之前的推理”，到更复杂的技术，其中包括某个实验室进行的一项测试，共发出 12,000 个请求，每个请求都试图以不同的方式欺骗 Claude。

总体而言，我们能够发现此类请求，因为普通用户很少要求模型写出其完整的隐藏推理。因此，我们可以设计安全防护机制来检测试图提取模型隐藏推理的请求，这些请求很可能来自蒸馏者。

然而，我们最初相对简单的防护设计并不足够。蒸馏者找到了绕过我们构建的首批防护的方法。随后他们扩大了这些方法的规模，创建了控制数十万个欺诈账户的代理网络，每个账户都会发送躲过我们防护的请求。这些网络还在未提供 Claude 服务的地区转售访问权限，并使用虚假身份和盗取的支付信息 创建账户 。正如 我们在二月的报告中所述，一个网络曾同时管理超过 20,000 个欺诈账户。这些蒸馏活动的规模之大和持续之久表明，蒸馏者不会轻易被吓退，我们需要更加复杂的防御手段。

我们的新方法

我们针对蒸馏的防御现在以三种不同方式破坏攻击，同时对合法用户的影响极小：

控制推理的去向。 蒸馏者使用了多种不同的方法来提取 Claude 的完整推理记录。例如，他们将受保护的推理块 在对话之间转移，以诱骗 Claude 相信蒸馏者已经可以访问未总结的推理（因此透露出来也无妨）。他们还在 模型之间 转移推理（使用防护较弱的模型来提取更强模型的推理），并在账户之间转移，利用上述的 代理网络 在初始账户被封禁后继续尝试提取模型的推理。

在 Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5 中，我们引入了 保留思考机制，阻止新 API 账户（2026 年 8 月 31 日或之后创建的账户）编辑 Claude 的先前上下文。这使得利用代理网络反复尝试提取 Claude 受保护推理变得更加困难。我们还防止了这些模型的推理被防护较弱、缺乏反蒸馏措施的早期模型读取，并且通过 Claude Sonnet 5.5，我们使推理记录仅对产生该记录的请求所属的组织可见。

阻止并修复提取尝试。 我们一直致力于使将 Claude 模型用于蒸馏变得与将 Claude 用于网络安全或生物学中的有害任务一样困难。为此，我们采用了在那些领域中使用的同类防护措施。具体而言，我们构建了我们在 宪法分类器研究中描述的那种两阶段分类器系统。利用蒸馏者提取 Claude 推理的尝试记录，我们对这一分类器进行了内部和外部的红队测试（使用多种手动和自动化方法），并修复了红队人员发现的任何漏洞。因此，我们的防护现在大致与防止 Claude 协助制造生物武器的防护同样稳固，并且误报率低于 0.1%。

我们在最强大的通用可用模型（目前为 Claude Sonnet 5.5、Claude Opus 5 和 5.5，以及 Claude Fable 5 和 5.1）上运行这个两阶段分类器，并计划在任何未来对蒸馏者具有类似吸引力的模型上使用它。

我们使用的系统在不断改进。我们预计攻击者会找到绕过这些防护措施的方法，我们正在积极监测成功的提取尝试。每当我们观察到似乎能逃避我们防御的新技术时，我们都会迅速更新防护措施。这些修复措施已经切断了多种新的攻击技术，例如要求 Claude 将其之前的推理翻译成另一种语言，或要求它在回答的同时用标签写出来。

让反复尝试变得困难。 我们通常能够检测到特定账户何时被用于蒸馏。持续尝试从 Claude 提取推理的用户将面临更严格的使用限制，当我们检测到反复且持续的蒸馏尝试时，我们会封禁相关账户。此外，自9月24日起，我们已 恢复对被拦截请求收费 这些请求在 Claude 回应之前被我们的防护措施拦截，涉及误报率低于 0.1% 的特定领域（包括蒸馏）。这些措施使攻击者绕过我们防御的尝试更具挑战性。

我们的新方法效果如何

总体而言，我们相信我们的新蒸馏防御措施能够可靠地阻止更多蒸馏我们前沿模型的尝试。在我们最强大的通用可用模型上，我们的两阶段分类器现在能够捕获我们在 9月报告中.

描述的所有蒸馏技术。为了衡量我们系统的有效性，我们估算了蒸馏者在我们自己的平台上提取了多少 Claude 的推理 token。引入分类器后，蒸馏者提取的推理 token 数量始终比之前低 10 到 100 倍，如下图所示。这进一步增强了我们保留思维变更的影响。我们已利用这些防御措施封禁了数以万计与蒸馏相关的账户，通常在 such an account 开始蒸馏行动后不到两小时内。

我们尚不知道这些成果会持续多久。我们预计蒸馏仍将是一场猫鼠游戏，我们需要随着时间的推移不断改进我们的防御措施。虽然我们确信这些措施有效，但我们尚未看到高度复杂且持续的绕过尝试。

我们的技术也存在固有的权衡。2月，我们曾写道我们正在努力使蒸馏变得更困难，同时 不影响合法用户的体验 。我们尚未完全实现这一目标：保留思维功能要求一些开发者更新他们的集成，我们的分类器可能（在不到 0.1% 的情况下）误判或阻止良性请求，而且我们现在对这些被拦截的请求向用户收费。

蒸馏是每个开发者和平台都面临的问题

尽管存在权衡，我们相信这些措施显然物有所值。防止蒸馏既对我们的国家安全至关重要，也对确保强大的模型——尤其是公开可用的模型——在发布时具备充分的防护措施至关重要。

我们已尽最大努力防止我们的模型被不良行为者滥用。但防止非法蒸馏需要所有前沿模型开发者的努力和参与。如果攻击者能够轻易访问缺乏同样强大的反蒸馏防护措施、但能力类似的模型，我们的努力就会受到破坏，正如智谱对 GLM-5.3 所做的那样。

蒸馏者在 Anthropic 的 API、第三方云平台和其他推理提供商之间分散流量。因此，平台和开发者一样，在减少蒸馏方面都可以发挥作用。它们可以通过快速检测和阻止滥用行为，以及清退欺诈账户，显著减缓蒸馏速度。

行业的激励机制往往方向相反。防御措施成本高昂，而非法蒸馏者仍然是付费客户。在这种背景下，企业很容易什么都不做，或做得不够。我们公布我们的方法，是为了表明存在一种可行的替代方案。

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