Claude 模型蒸馏攻击是什么？Anthropic 推出新防护，推理数据提取减少 90%—99%

一、Claude 新增模型蒸馏防护，究竟发生了什么？

2026 年 10 月 12 日，Anthropic 正式发布一篇关于模型蒸馏攻击防护的研究文章。

10 月 13 日，Reuters 进一步报道了这项进展。

Anthropic 表示，通过新的推理保护机制、分类器和异常账号检测措施，针对 Claude 模型的未授权推理数据提取已经明显减少。

根据其内部观测，在部分防护措施实施后，攻击者能够获取的 Claude 推理 Token 数量较此前下降约 90%—99%。

Anthropic 同时表示，相关攻击活动通常依赖大量自动化请求、代理网络和多个账号，试图持续收集高价值模型输出。

这项研究涉及一个正在变得越来越重要的问题：

当大模型以 API 的形式向外提供服务时，如何防止其他人通过海量调用提取其核心能力？

对于 AI 模型厂商，这是模型知识产权与安全保护问题。

对于 API 平台运营者，则涉及账号滥用、异常调用、限流与业务风控。

不过，必须明确：

90%—99% 是 Anthropic 对特定推理数据提取指标的估计，不代表模型被复制的风险已经彻底消失，也不等于所有蒸馏攻击的成功率都下降了相同比例。

二、什么是模型蒸馏？

模型蒸馏（Model Distillation）是机器学习领域的一种模型训练方法。

通常包括两个角色：

Teacher Model（教师模型） 和 Student Model（学生模型）。

教师模型通常具备较强能力。

学生模型则通过学习教师模型输出的数据，提高自身在特定任务上的表现。

例如，一家企业已经合法拥有某个大模型的使用权，希望在授权范围内训练一个更小的模型，用于处理特定业务。

这种知识蒸馏本身是一项常见技术。

它可以用于模型压缩、推理加速和降低部署成本。

因此，不能把所有模型蒸馏都称为网络攻击。

真正存在争议的是：

未经模型服务提供商授权，通过大量调用提取受保护模型能力，并利用这些数据复制或训练竞争模型。

Anthropic 本次讨论的主要是后者。

三、正常模型蒸馏与未授权提取有什么区别？

需要注意，是否构成违约、侵权或其他违法行为，最终仍取决于具体事实、合同条款和相关法律。

技术上观察到高频调用，也不能单独证明用户正在执行蒸馏攻击。

四、为什么攻击者特别关注推理数据？

对于推理模型来说，最终答案只是任务执行的结果之一。

如果能够获得更丰富的中间推理记录，训练者可能学到更多关于模型分析问题的方式。

Anthropic 在研究中指出，相比普通最终答案，详细推理记录可能对学生模型的训练更有价值。

为检验这一点，Anthropic 使用指定训练和评测条件，对不同形式的模型输出进行了比较。

其研究结果显示：

使用完整推理记录训练的模型，在 SWE-bench Verified 评测中达到 80.4%。

而使用摘要式推理数据训练的模型，在同一研究配置下达到 71.8%。

这个结果说明，在该实验条件下，完整推理数据确实具有更高的训练价值。

但不能据此直接推出所有模型、所有任务都会产生相同差距。

五、Anthropic 的第一项措施：保护推理上下文

本次研究提到的一项措施是 Preserved Thinking，即对已有推理内容的保留与保护。

简单来说，系统会加强对之前生成的受保护推理块的控制。

这种设计旨在减少攻击者通过编辑历史内容、跨会话移动推理块或者跨模型传递受保护推理数据的方式获取更多信息。

Anthropic 表示，Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5 已采用相关机制，对 2026 年 8 月 31 日或之后创建的新 API 账号施加相应上下文修改限制。

公司还介绍了针对不同模型和组织的推理数据访问隔离措施。

从技术架构角度，可以把这类措施理解为：

推理数据不仅需要限制生成，还需要限制后续如何被访问和复用。

对于企业开发者，这也意味着部分 API 集成可能需要调整历史上下文处理方式。

因此，在升级模型时，需要仔细核对推理块的传递和对话历史管理规则。

六、第二项措施：双阶段安全分类器

Anthropic 介绍，其新的反蒸馏系统采用双阶段分类器。

该系统主要用于识别试图获取受保护推理内容的异常请求。

在防护系统设计中，分类器可以帮助区分普通任务请求与具有异常提取特征的请求。

例如，某个账号持续提交大量结构高度相似的查询，而且不断要求输出受保护的内部推理。

这种行为可能具有较高的风险。

但这里也存在误判问题。

合法开发者可能需要分析模型行为、测试不同提示词或研究输出质量。

因此，安全系统必须兼顾识别能力与正常用户体验。

Anthropic 表示，其内部评估得到的误报率低于 0.1%。

这是一项值得关注的数据，但仍然应当理解为 Anthropic 在其评估体系下披露的结果。

不能据此保证任何正常请求都绝不会被错误拦截。

七、第三项措施：异常账号与代理网络识别

Anthropic 在官方研究中指出，部分未授权提取活动会采用多账号和代理网络分散请求。

这会给传统按账号限流的防护方案带来困难。

如果仅按照单个 API Key 判断请求频率，攻击活动可以分布到多个密钥和账号中。

因此，平台需要综合考虑：

• 账号行为；
• 请求频率；
• 请求模式；
• 风险事件历史；
• 身份与支付异常；
• 已知恶意活动关联。

Anthropic 表示，已经封禁数万个与相关蒸馏活动关联的账号。

公司还披露，对反复尝试提取推理内容的用户，会采用更严格的使用限制。

但账号风控应当综合可靠证据，避免仅根据某个国家、地区或者正常代理使用行为推断恶意意图。

八、为什么防护升级可能影响正常 API 用户？

安全措施越严格，越有可能影响一部分正常业务。

Anthropic 在官方文章中承认，部分开发者需要调整集成方式。

尤其是涉及历史推理块和上下文管理的应用。

另外，公司表示，自 2026 年 9 月 24 日起，在特定误报率低于 0.1% 的防护类别中，一些被拦截的请求也会恢复计费。

这意味着开发者不能简单假设：

只要模型拒绝请求，就一定不会产生费用。

对于 API 平台，建议在日志系统中区分：

普通模型拒绝、供应商安全拦截、配额限制和其他请求错误。

如果上游对特定拦截请求计费，平台的用户侧计费与风控策略也需要相应适配。

这对模型聚合平台尤其重要。

九、AI API Gateway 如何防范异常调用？

对于提供统一模型调用服务的平台，可以从以下方面加强防护。

1. 账号与 API Key 分级权限

不要给每个账号默认分配最高并发和最大 Token 额度。

可以根据已验证的业务类型配置配额。

2. 限制单账号速率

记录每分钟请求数、输入 Token、输出 Token 和并发调用数量。

当流量异常增长时，可以触发人工审核或临时限制。

3. 识别持续异常请求

对于高度重复、明显偏离正常业务模式的请求，可以进入额外风控流程。

但不要仅凭请求频繁就认定发生了蒸馏攻击。

4. 记录异常结果

区分正常回答、模型拒绝、上游拦截、鉴权失败和超额请求。

5. 保护真实用户

需要为正常高并发业务保留合理的申诉、误判复核和配额申请渠道。

对大型客户而言，突然封禁可能造成较大的业务中断。

6. 保护敏感数据

风控系统不应该为了识别异常而无限期保存所有请求正文。

应尽量减少敏感数据存储，使用必要的特征和访问控制。

十、一个简单的 Python API 使用量风控示例

下面演示如何限制短时间内单个 API Key 的请求数量。

from collections import defaultdict, deque
from time import monotonic

WINDOW_SECONDS = 60
MAX_REQUESTS = 30

request_history = defaultdict(deque)

def allow_request(key_id: str) -> bool:
    now = monotonic()
    history = request_history[key_id]

    while history and (
        now - history[0] >= WINDOW_SECONDS
    ):
        history.popleft()

    if len(history) >= MAX_REQUESTS:
        return False

    history.append(now)
    return True

每个 Key 在 60 秒窗口内最多允许 30 次请求。

但这个示例只是教学级限流逻辑。

它没有实现持久化、跨服务器一致性、多维度配额和实际身份验证。

生产环境中，应考虑使用 Redis 等共享存储，通过原子操作实现可靠限流。

同时还要控制 Token 配额、并发上限及业务级异常检测。

最重要的是：

限流是 API 安全的基础措施，不是能够单独阻止所有蒸馏攻击的解决方案。

十一、这会影响正常的模型聚合与多模型路由吗？

模型聚合服务通常会把多个 Provider 接入统一 API。

例如根据任务成本、延迟和可用性选择不同模型。

这种架构本身不等于蒸馏攻击。

是否存在违规问题，主要取决于服务商的授权条件、模型输出用途，以及平台是否允许客户进行相应操作。

对于合法经营的 API 平台，建议特别关注：

上游服务条款、数据处理规则、模型输出再利用限制、真实用户身份和异常活动防护。

不应把上游模型输出收集起来训练其他模型，除非已明确获得相应授权。

十二、Anthropic 对其他模型公司的指控应该怎样理解？

Anthropic 在研究和此前报告中提到了部分模型开发商，并声称相关公司存在未授权蒸馏行为。

这些属于 Anthropic 自身提出的指控与归因。

截至本文整理时，不能仅凭单方公告就将全部相关行为写成独立证实的事实。

在报道此类事件时，合理方式是：

明确指出说法来自哪家公司，区分研究证据与推测，并保留其他相关方回应的空间。

这样既能帮助读者理解模型安全争议，也能避免把技术报道变成缺乏核验的指责文章。

十三、Claude 模型蒸馏防护常见问题

模型蒸馏是不是违法？

模型蒸馏本身是一项常见训练技术。是否违规取决于数据来源、许可条件、具体行为和法律规定。

Anthropic 是否已经完全阻止蒸馏攻击？

没有。官方承认攻防会持续演进，并预计攻击者还会尝试新的绕过方式。

90%—99% 具体指什么？

主要指 Anthropic 内部观测到的受保护推理 Token 提取量降低。

为什么正常开发者可能受到影响？

更严格的推理内容保护可能改变历史上下文处理要求；部分安全拦截也可能影响请求结果和计费。

普通 API 网关需要部署自己的大模型分类器吗？

不一定。可以优先做好鉴权、额度、日志、风控和异常检测，再根据业务规模与风险选择适当的模型辅助检测方案。

十四、总结

Anthropic 最新反蒸馏研究表明，前沿大模型的安全保护正在从传统内容拒绝机制，进一步发展到推理数据保护、访问控制和大规模异常行为识别。

对于模型厂商，问题在于如何防止受保护能力被未经授权地系统性提取。

对于 API 平台，问题在于怎样识别滥用、限制风险，并避免影响合法开发者。

此次 90%—99% 的推理提取量下降，是 Anthropic 披露的一项重要进展，但不意味着问题已经彻底解决。

未来真正可靠的 AI API 安全体系，需要把：

身份验证、最小权限、请求配额、异常行为检测、审计与误判处理结合起来。

随着 AI 模型商业化程度越来越高，这些能力将成为 API 基础设施的重要组成部分。

官方参考资料

Anthropic 官方研究： https://www.anthropic.com/research/distillation-defenses

Reuters 2026 年 10 月 13 日报道： https://www.reuters.com/world/china/anthropic-says-new-safeguards-sharply-reduce-ai-distillation-attacks-2026-10-13/