Anthropic का कहना है कि इसे बड़े पैमाने पर डिस्टिलेशन हमलों का निशाना बनाया गया है

फ्रंटियर AI डेवलपर Anthropic ने सार्वजनिक रूप से तीन चीनी AI लैब्स—DeepSeek, Moonshot और Minimax—पर आरोप लगाया है कि उन्होंने Anthropic के लार्ज लैंग्वेज मॉडल Claude से क्षमताओं को चुराने के उद्देश्य से डिस्टिलेशन हमले किए। एक विस्तृत ब्लॉग पोस्ट में, कंपनी ने ऐसे अभियानों का वर्णन किया है जिन्होंने कथित तौर पर लगभग 24,000 फर्जी खातों में 1.6 करोड़ से अधिक एक्सचेंज उत्पन्न किए, Claude के आउटपुट का दुरुपयोग करके कम सक्षम मॉडल को प्रशिक्षित किया। डिस्टिलेशन, AI में एक मान्यता प्राप्त प्रशिक्षण रणनीति है, जो समान विकास लागत वहन किए बिना शक्तिशाली सुविधाओं की नकल करने के लिए बड़े पैमाने पर तैनात किए जाने पर समस्याग्रस्त हो जाती है। Anthropic इस बात पर जोर देता है कि जबकि डिस्टिलेशन के वैध उपयोग हैं, यह प्रतिद्वंद्वी फर्मों को सफलताओं को शॉर्टकट करने और समय और खर्च के एक अंश पर अपने उत्पादों को उन्नत करने में सक्षम बना सकता है।

मुख्य बातें

• डिस्टिलेशन में एक कमजोर मॉडल को एक मजबूत मॉडल के आउटपुट पर प्रशिक्षित करना शामिल है, जो AI सिस्टम के छोटे, सस्ते संस्करण बनाने के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली विधि है।
• Anthropic का आरोप है कि DeepSeek, Moonshot और Minimax ने बड़े पैमाने पर डिस्टिलेशन अभियान आयोजित किए, जिससे हजारों फर्जी खातों में Claude के साथ लाखों इंटरैक्शन उत्पन्न हुए।
• हमलों ने कथित तौर पर Claude की विभेदित क्षमताओं को लक्षित किया, जिसमें एजेंटिक रीजनिंग, टूल यूज और कोडिंग शामिल हैं, जो उच्च-मूल्य, हस्तांतरणीय दक्षताओं पर ध्यान केंद्रित करने का संकेत है।
• फर्म का तर्क है कि विदेशी डिस्टिलेशन अभियान भू-राजनीतिक जोखिम उठाते हैं, संभावित रूप से साइबर ऑपरेशन, गलत सूचना और निगरानी के लिए उन्नत क्षमताओं के साथ सत्तावादी अभिनेताओं को सशस्त्र करते हैं।
• Anthropic का कहना है कि वह पहचान को मजबूत करेगा, थ्रेट इंटेलिजेंस साझा करेगा, और एक्सेस कंट्रोल को सख्त करेगा, जबकि इन खतरों का मुकाबला करने के लिए व्यापक उद्योग सहयोग और नियामक जुड़ाव का आग्रह करता है।

बाजार संदर्भ: यह घटना AI मॉडल इंटरऑपरेबिलिटी और क्लाउड-आधारित AI ऑफरिंग की सुरक्षा की बढ़ती जांच के बीच आती है, एक पृष्ठभूमि जो क्रिप्टो बाजारों में उपयोग की जाने वाली स्वचालित प्रणालियों और संबंधित जोखिम-प्रबंधन टूल को भी छूती है। जैसे-जैसे AI मॉडल ट्रेडिंग, जोखिम मूल्यांकन और निर्णय-समर्थन में अधिक एम्बेडेड होते जा रहे हैं, इनपुट डेटा और मॉडल आउटपुट की अखंडता सुनिश्चित करना क्रिप्टो स्पेस में डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए और भी महत्वपूर्ण होता जा रहा है।

यह क्यों मायने रखता है

आरोप फ्रंटियर AI के केंद्र में एक तनाव को रेखांकित करते हैं: वैध मॉडल डिस्टिलेशन और शोषणकारी प्रतिकृति के बीच की रेखा। डिस्टिलेशन एक सामान्य, वैध अभ्यास है जिसका उपयोग लैब्स द्वारा मामूली कंप्यूट बजट वाले ग्राहकों के लिए मॉडल के दुबले वेरिएंट प्रदान करने के लिए किया जाता है। फिर भी, जब एक एकल इकोसिस्टम के खिलाफ बड़े पैमाने पर लाभ उठाया जाता है, तो तकनीक को ऐसी क्षमताओं को निकालने के लिए सह-चयनित किया जा सकता है जिनके लिए अन्यथा पर्याप्त अनुसंधान और इंजीनियरिंग की आवश्यकता होगी। यदि पुष्टि होती है, तो अभियान शक्तिशाली मॉडल तक पहुंच को कैसे नियंत्रित, निगरानी और ऑडिट किया जाता है, इसके बारे में एक व्यापक पुनर्विचार को प्रेरित कर सकते हैं, विशेष रूप से वैश्विक पहुंच और जटिल क्लाउड फुटप्रिंट वाली फर्मों के लिए।

Anthropic का दावा है कि तीन नामित फर्मों ने IP-एड्रेस सहसंबंध, अनुरोध मेटाडेटा और बुनियादी ढांचे के संकेतकों के संयोजन के माध्यम से Claude की उन्नत क्षमताओं को हार्वेस्ट करने के लिए डिज़ाइन की गई गतिविधियां की, उद्योग भागीदारों से स्वतंत्र पुष्टि के साथ। यह क्लाउड-आधारित AI क्षमताओं को मैप और प्रतिकृति बनाने के लिए एक सुसंगत, डेटा-संचालित प्रयास का संकेत देता है, न कि केवल अलग-थलग प्रयोग। वर्णित पैमाना—हजारों खातों में करोड़ों इंटरैक्शन—ऐसे पैटर्न का पता लगाने और बाधित करने के लिए रक्षा उपायों के बारे में सवाल उठाता है, साथ ही जवाबदेही ढांचे जो प्रत्यक्ष राष्ट्रीय और आर्थिक निहितार्थों के साथ AI स्पेस में संचालित विदेशी प्रतिस्पर्धियों को नियंत्रित करते हैं।

IP चिंता से परे, Anthropic कथित गतिविधि को राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए रणनीतिक जोखिम से जोड़ता है, यह तर्क देते हुए कि विदेशी लैब्स द्वारा डिस्टिलेशन हमले सैन्य, खुफिया और निगरानी प्रणालियों में फ़ीड हो सकते हैं। कंपनी का तर्क है कि असुरक्षित क्षमताएं आक्रामक साइबर ऑपरेशन, गलत सूचना अभियान और बड़े पैमाने पर निगरानी को सक्षम कर सकती हैं, नीति निर्माताओं और उद्योग खिलाड़ियों के लिए भू-राजनीतिक गणना को जटिल बना सकती हैं। यह दावा मुद्दे को केवल एक प्रतिस्पर्धी विवाद के रूप में नहीं, बल्कि फ्रंटियर AI प्रौद्योगिकियों की सुरक्षा और शासन के लिए व्यापक निहितार्थ के साथ प्रस्तुत करता है।

आगे के मार्ग की रूपरेखा तैयार करने में, Anthropic का कहना है कि वह संदिग्ध ट्रैफ़िक पैटर्न का पता लगाने के लिए पहचान प्रणाली को बढ़ाएगा, थ्रेट-इंटेलिजेंस साझाकरण को तेज करेगा, और एक्सेस कंट्रोल को कड़ा करेगा। कंपनी घरेलू खिलाड़ियों और कानून निर्माताओं से विदेशी डिस्टिलेशन अभिनेताओं के खिलाफ बचाव में अधिक निकटता से सहयोग करने का आह्वान करती है, यह तर्क देते हुए कि बड़े पैमाने पर इन गतिविधियों को रोकने के लिए एक समन्वित, उद्योग-व्यापी प्रतिक्रिया आवश्यक है।

AI नीति फ्रंटियर को ट्रैक करने वाले पाठकों के लिए, आरोप नवाचार को सुरक्षा उपायों के साथ संतुलित करने के बारे में चल रही बहस को प्रतिध्वनित करते हैं—ऐसे मुद्दे जो पहले से ही शासन, निर्यात नियंत्रण और सीमा पार डेटा प्रवाह के बारे में चर्चाओं में प्रतिध्वनित हो रहे हैं। व्यापक उद्योग लंबे समय से इस बात से जूझ रहा है कि वैध प्रयोग को दबाए बिना अवैध उपयोग को कैसे रोका जाए, एक तनाव जो भविष्य के नियामक और मानक-निर्धारण प्रयासों के लिए एक केंद्र बिंदु होने की संभावना है।

आगे क्या देखना है

• Anthropic और आरोपित फर्में आरोपों और उनकी संबंधित प्रतिक्रियाओं के बारे में आगे के विवरण या स्पष्टीकरण प्रकाशित कर सकती हैं।
• थ्रेट इंटेलिजेंस निकाय और क्लाउड प्रदाता डिस्टिलेशन-शैली के हमलों से संबंधित समझौते के अद्यतन संकेतक या रक्षात्मक मार्गदर्शन जारी कर सकते हैं।
• नियामक और कानून निर्माता AI मॉडल एक्सेस, सीमा पार डेटा साझाकरण, और उच्च-क्षमता मॉडल के लिए एंटी-पायरेसी उपायों को नियंत्रित करने वाली नीतियां जारी या परिष्कृत कर सकते हैं।
• स्वतंत्र शोधकर्ता और सुरक्षा फर्में कथित अभियानों की पहचान करने के लिए उपयोग की जाने वाली पद्धतियों को दोहरा या चुनौती दे सकती हैं, संभावित रूप से साक्ष्य आधार का विस्तार कर सकती हैं।
• फ्रंटियर मॉडल क्षमताओं की रक्षा करने और मॉडल डिस्टिलेशन प्रक्रियाओं के ऑडिटिंग के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को स्थापित करने के लिए उद्योग सहयोग उभर सकते हैं।

स्रोत और सत्यापन

• Anthropic ब्लॉग पोस्ट: Detecting and Preventing Distillation Attacks — आरोपों और वर्णित अभियानों का विवरण देने वाला आधिकारिक बयान।
• प्रकटीकरण में संदर्भित Anthropic का X स्टेटस पोस्ट — कंपनी के निष्कर्षों का समकालीन सार्वजनिक रिकॉर्ड।
• लेख में संदर्भित AI एजेंट, फ्रंटियर AI, और संबंधित सुरक्षा चिंताओं पर चर्चा करने वाली Cointelegraph कवरेज और लिंक की गई सामग्री।
• AI प्रशिक्षण में डिस्टिलेशन की भूमिका और प्रतिस्पर्धी वातावरण में इसके संभावित दुरुपयोग पर संबंधित चर्चाएं।

डिस्टिलेशन हमले और फ्रंटियर AI सुरक्षा

मुख्य दावा डिस्टिलेशन के एक संरचित दुरुपयोग पर टिका है, जिसमें एक मजबूत मॉडल के आउटपुट—इस मामले में Claude—का उपयोग वैकल्पिक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है जो इसकी क्षमताओं की नकल या अनुमानित करते हैं। Anthropic का तर्क है कि यह एक मामूली लीक नहीं है, बल्कि लाखों इंटरैक्शन में एक निरंतर अभियान है, जो तीन फर्मों को मूल शोध की पूरी लागत वहन किए बिना उच्च-स्तरीय निर्णय लेने, टूल यूज और कोडिंग क्षमताओं का अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है। उद्धृत संख्याएं—लगभग 24,000 फर्जी खातों में 1.6 करोड़ से अधिक एक्सचेंज—एक ऐसे पैमाने को दर्शाती हैं जो Claude-आधारित सेवाओं पर निर्भर उपयोगकर्ताओं के लिए मॉडल प्रदर्शन, ग्राहक अनुभव और डेटा अखंडता के बारे में अपेक्षाओं को अस्थिर कर सकती हैं।

उपयोगकर्ताओं और बिल्डरों के लिए आरोपों का क्या मतलब है

AI पर निर्माण करने वाले व्यवसायियों के लिए, मामला मजबूत प्रोवेनेंस, एक्सेस कंट्रोल और मॉडल उपयोग की निरंतर निगरानी के महत्व को रेखांकित करता है। यदि विदेशी डिस्टिलेशन को अग्रणी क्षमताओं के लिए व्यवहार्य स्टैंड-इन का उत्पादन करने के लिए स्केल किया जा सकता है, तो शक्तिशाली सुविधाओं के व्यापक कमोडिटीकरण का दरवाजा खुलता है जो पहले पर्याप्त निवेश का परिणाम थीं। परिणाम IP हानि से परे मॉडल व्यवहार में बहाव, अप्रत्याशित टूल एकीकरण विफलताओं, या अंतिम उपयोगकर्ताओं को सूक्ष्म रूप से परिवर्तित आउटपुट के प्रसार को शामिल कर सकते हैं। AI-सक्षम सेवाओं के निर्माता और संचालक—चाहे वित्त, स्वास्थ्य सेवा या उपभोक्ता तकनीक में—तीसरे पक्ष के एकीकरण की बढ़ी हुई जांच, सख्त लाइसेंसिंग शर्तों, और API ट्रैफ़िक और मॉडल क्वेरी के आसपास बढ़ी हुई विसंगति-पहचान के साथ प्रतिक्रिया दे सकते हैं।

क्रिप्टो इकोसिस्टम के लिए प्रमुख विचार

जबकि घटना AI मॉडल सुरक्षा पर केंद्रित है, क्रिप्टो बाजारों के लिए इसकी प्रतिध्वनि इस बात में निहित है कि स्वचालित निर्णय-समर्थन, ट्रेडिंग बॉट और जोखिम मूल्यांकन टूल विश्वसनीय AI इनपुट पर कैसे निर्भर करते हैं। बाजार प्रतिभागियों और डेवलपर्स को AI-सक्षम सेवाओं की अखंडता और स्वचालित प्रणालियों को प्रभावित करने के लिए समझौता या प्रतिकृति क्षमताओं की क्षमता के बारे में सतर्क रहना चाहिए। स्थिति थ्रेट इंटेलिजेंस, मॉडल प्रोवेनेंस के लिए मानकों, और साझा सर्वोत्तम प्रथाओं पर क्रॉस-इंडस्ट्री सहयोग की व्यापक आवश्यकता को भी उजागर करती है जो वित्तीय प्रौद्योगिकियों और डिजिटल एसेट प्लेटफॉर्म में AI कमजोरियों के स्पिलओवर को रोकने में मदद कर सकती हैं।

निकट अवधि में क्या मॉनिटर करना है

• निष्कर्षों, समझौते के संकेतक, और किसी भी उपचार मील के पत्थर पर Anthropic से सार्वजनिक अपडेट।
• आरोपों के संबंध में DeepSeek, Moonshot और Minimax से स्पष्टीकरण या बयान।
• विदेशी डिस्टिलेशन और AI क्षमताओं के लिए निर्यात नियंत्रण के उद्देश्य से नीति निर्माताओं द्वारा नए दिशानिर्देश या प्रवर्तन कार्रवाई।
• फ्रंटियर AI मॉडल की मेजबानी करने वाले क्लाउड प्रदाताओं द्वारा अपनाई गई बढ़ी हुई निगरानी टूल और एक्सेस-कंट्रोल रणनीतियां।
• डिस्टिलेशन पैटर्न का पता लगाने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियों और दावा की गई गतिविधि के पैमाने को मान्य या चुनौती देने वाला स्वतंत्र शोध।

यह लेख मूल रूप से Crypto Breaking News पर Anthropic Says It's Been Targeted by Massive Distillation Attacks के रूप में प्रकाशित किया गया था — क्रिप्टो समाचार, Bitcoin समाचार, और ब्लॉकचेन अपडेट के लिए आपका विश्वसनीय स्रोत।