Anthropic обвинила Alibaba в организации беспрецедентной кампании по незаконному извлечению возможностей Claude. За 45 дней — с 22 апреля по 5 июня 2025 года — операторы, предположительно связанные с Alibaba и её ИИ-лабораторией Alibaba Qwen, сгенерировали более 28,8 миллиона обменов с моделью через около 25 000 мошеннических аккаунтов.
Что такое атака дистилляции и чем она опасна
Дистилляция модели — легитимная техника машинного обучения, при которой меньшая модель обучается воспроизводить поведение более крупной. Однако в данном случае речь идёт о несанкционированном использовании: злоумышленники систематически запрашивали у Claude наиболее ценные сценарии — агентное рассуждение, написание кода и выполнение долгосрочных задач — чтобы собрать датасет для дообучения собственной модели.
По оценке Anthropic, подобные атаки «превращают сотни миллиардов долларов американских инвестиций в НИОКР в колоссальную субсидию для геополитических конкурентов».
Как обходили защиту
Атакующие использовали прокси-сети и техники обфускации, чтобы имитировать органический трафик и избежать обнаружения. 25 000 аккаунтов позволяли распределять запросы так, чтобы каждый выглядел как активность обычного пользователя.
Anthropic предупреждает: вокруг этих методов формируется «растущая экономика обхода» — готовые инструменты, прокси-маркетплейсы и сервисы по массовому созданию аккаунтов. Инфраструктура для будущих атак уже строится.
Контекст: не первый случай
Это не изолированный инцидент. Ещё в апреле 2025 года Anthropic зафиксировала аналогичные атаки со стороны DeepSeek, Moonshot и MiniMax — суммарно более 16 миллионов запросов через ~24 000 аккаунтов. OpenAI и Google также опубликовали результаты собственных расследований схожих кампаний.
Prinципиально важно, что кампания Alibaba развернулась уже после того, как Трамп публично обвинил Китай в промышленной краже ИИ и предпринял шаги по защите американских разработок.
Что это означает для бизнеса
Для компаний, работающих с ИИ-инструментами, из этой истории следует несколько практических выводов:
- Ужесточение доступа к API. Провайдеры будут вводить более строгую верификацию, снижать лимиты и усиливать мониторинг. Это повлияет на стоимость и условия подключения.
- Конкурентное давление. Модели, обученные через дистилляцию, могут быть неожиданно эффективны в узких задачах при значительно меньшей стоимости.
- Регуляторные изменения. История дошла до Сената США. Регуляторное давление на провайдеров и пользователей ИИ будет расти.
Для бизнеса, строящего продукты на базе внешних ИИ-моделей, это сигнал: диверсифицируйте зависимость от одного провайдера и следите за изменениями в политиках доступа.