樹大招風(fēng),DeepSeek的脫穎而出為其帶來了更多關(guān)注,更多資本注入的同時,也讓DeepSeek遭受到了更多的攻擊。不過,這并不是第一個遭受到大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)攻擊的大模型公司,此前諸如Kimi、OpenAI這樣家喻戶曉的模型公司也都遭受到了不同程度的網(wǎng)絡(luò)攻擊。

大模型被攻擊是普遍現(xiàn)象

DeepSeek遭受到嚴重的網(wǎng)絡(luò)攻擊并不是大模型行業(yè)的個例,回來過去幾年大模型行業(yè)的發(fā)展,還有很多大模型成為了黑灰產(chǎn)業(yè)的攻擊對象。

2023年11月,ChatGPT遭黑客組織DDoS攻擊,多次發(fā)生嚴重的業(yè)務(wù)中斷,甚至大面積癱瘓;2024年9月20日,秘塔AI搜索引擎受到Mirai變種攻擊;2025年1月7日、11日、23日、24日,kimi.ai的也被DDoS攻擊......

回顧此次攻擊,在不到一個月的時間內(nèi),DeepSeek就接連遭遇了大規(guī)模DDoS攻擊、僵尸網(wǎng)絡(luò)、仿冒網(wǎng)站泛濫、數(shù)據(jù)庫安全隱患等各種安全威脅,甚至一度對正常服務(wù)造成嚴重影響,根據(jù)公開資料顯示,DeepSeek主要面臨的是DDoS攻擊,先后經(jīng)歷了輕微的HTTP代理攻擊、大量HTTP代理攻擊、僵尸網(wǎng)絡(luò)攻擊等行為,參與攻擊的兩個僵尸網(wǎng)絡(luò)分別為HailBot和RapperBot。

在奇安信安全專家看來,種種跡象也折射出了整個AI行業(yè)當下面臨著的嚴峻的安全挑戰(zhàn),“AI行業(yè)面臨的網(wǎng)絡(luò)攻擊,可能將呈現(xiàn)出持續(xù)時間長、攻擊方式不斷進化、攻擊烈度不斷升級、影響危害持續(xù)擴大等特征。”該名專家指出。

而另一方面,雖然大模型遭到頻繁的網(wǎng)絡(luò)攻擊是普遍現(xiàn)象,但是從多起攻擊事件中,也不難總結(jié)出一些特性。

首先,無論是ChatGPT、Kimi,還是此次受攻擊的DeepSeek,其都有一個共性——均為具有初創(chuàng)性質(zhì)的科技公司打造。與之相比,諸如Bing、通義千問、文心一言等傳統(tǒng)老牌互聯(lián)網(wǎng)巨頭打造的大模型則大多不會太受攻擊的影響。

在盛邦安全安全服務(wù)產(chǎn)品線總經(jīng)理&研發(fā)總監(jiān)郝龍看來,與傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭相比,初創(chuàng)型的科技企業(yè)的安全體系建設(shè)能力,遠不如已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)摸爬滾打多年的巨頭,且安全屬于企業(yè)成本支出類,對于資金、資源有限的初創(chuàng)企業(yè),更愿意將更多的資源用在模型技術(shù)的研發(fā)和迭代上,這也就造成了,雖然模型能力很強,但是防護能力不足,極容易成為攻擊目標。

無獨有偶,奇安信安全專家也對鈦媒體APP表示,在防御機制建設(shè)層面,大模型需要通過嚴密的安全技術(shù)保障和運行監(jiān)測,確保自身的安全性、可靠性和穩(wěn)定性。而目前絕大多數(shù)大模型的安全建設(shè)是非常欠缺的。

攻擊的背后,大模型的安全架構(gòu)仍待完善

在與多位安全行業(yè)專家的溝通中,幾乎所有專家都向鈦媒體APP表達了對于當下大模型安全體系建設(shè)的擔(dān)憂。

天融信安全專家告訴鈦媒體APP,大模型系統(tǒng)在運營中面臨多重安全風(fēng)險,這些風(fēng)險源自技術(shù)缺陷、不當使用及惡意利用。處理敏感數(shù)據(jù)時,易受攻擊導(dǎo)致數(shù)據(jù)竊取、服務(wù)中斷及用戶流失。模型本身若存缺陷或后門,則成為攻擊目標,如投毒攻擊可操控模型輸出,干擾業(yè)務(wù)。此外,大模型生成內(nèi)容可能引發(fā)虛假信息、歧視、隱私泄露等問題,威脅公民安全、國家安全及倫理安全。因此,需從體系化角度,針對算法、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)及信息內(nèi)容制定防范措施。

從模型自身風(fēng)險的角度出發(fā),由于模型本身需要對外提供公開服務(wù),并涉及敏感信息的開放場景,因此會引發(fā)多種安全隱患,包括:提示注入攻擊、拒絕服務(wù)攻擊、提示詞泄露、通用越獄漏洞等,“這些攻擊都會對大模型的安全性和穩(wěn)定性帶來重大影響。”奇安信安全專家指出。

從模型防護機制建設(shè)角度出發(fā),大模型需要通過嚴密的安全技術(shù)保障和運行監(jiān)測,確保自身的安全性、可靠性和穩(wěn)定性。而目前絕大多數(shù)大模型的安全建設(shè)是非常欠缺的,以此次遭受大量攻擊的DeepSeek為例,網(wǎng)宿科技安全事業(yè)部高級技術(shù)總監(jiān)胡鋼偉告訴鈦媒體APP,此次DeepSeek遭受大規(guī)模攻擊,究其原因,一方面是由于DeepSeek自身的防御機制建設(shè)不足,未能儲備足夠的防護資源以面對高強度的DDoS攻擊行為,另一方面也和DeepSeek在開發(fā)過程中未能完善安全測試機制有關(guān),造成了漏洞被攻擊者利用。

除此之外,攻擊者除了直接的攻擊以外,還會利用對抗性攻擊和數(shù)據(jù)投毒來破壞大模型的安全性。例如,2023年,某教育巨頭AI大模型遭遇訓(xùn)練數(shù)據(jù)污染,出現(xiàn)了“毒教材”內(nèi)容,最終導(dǎo)致該公司市值蒸發(fā)達120億元。“在數(shù)據(jù)投毒方面,只需花費少量成本就能污染大型開源數(shù)據(jù)集,進而影響基于這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大模型的行為。”奇安信安全專家如是說。

另一方面,在模型防御機制建設(shè)層面,與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)廠商相比,初創(chuàng)的大模型企業(yè)在安全開發(fā)管理、數(shù)據(jù)保護體系、安全對抗能力等方面存在明顯“短板”,網(wǎng)絡(luò)安全防護技術(shù)滯后,傳統(tǒng)防護系統(tǒng)難以應(yīng)對復(fù)雜攻擊。針對模型防御機制建設(shè),奇安信安全專家提出了建議,在大模型安全服務(wù)方面,需要加強合規(guī)咨詢服務(wù),安全測試與評估服務(wù),安全培訓(xùn)服務(wù),應(yīng)急響應(yīng)服務(wù),持續(xù)監(jiān)測服務(wù)等。

在產(chǎn)品方面,除了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全解決方案之外,會出現(xiàn)針對大模型輸入輸出的內(nèi)容過濾產(chǎn)品,模型保護安全產(chǎn)品,大模型倫理審核產(chǎn)品等。

安全“短板”決定了模型的上限

Gartner預(yù)測,到2025年,生成式AI的采用將導(dǎo)致企業(yè)機構(gòu)所需的網(wǎng)絡(luò)安全資源激增,使應(yīng)用和數(shù)據(jù)安全支出增加15%以上。

在企業(yè)數(shù)據(jù)價值不斷深挖,以及企業(yè)業(yè)務(wù)逐漸離不開網(wǎng)絡(luò)的雙重加持下,以網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全為代表的“虛擬”資產(chǎn)安全已經(jīng)成為在選擇使用一項數(shù)字技術(shù)過程中,必要的考慮因素。

除了模型自身的魯棒性、可解釋性、幻覺等問題會造成的安全問題以外,訓(xùn)練模型的系統(tǒng)平臺也存在安全風(fēng)險隱患。在系統(tǒng)平臺部分,可能遭受非授權(quán)訪問和非授權(quán)使用等一般風(fēng)險,除此之外,還可能存在機器學(xué)習(xí)框架安全隱患、開發(fā)工具鏈安全風(fēng)險、系統(tǒng)邏輯缺陷風(fēng)險,以及插件相關(guān)安全風(fēng)險等重點風(fēng)險。

同時,在業(yè)務(wù)應(yīng)用層面,大模型也存在相關(guān)風(fēng)險,可能存在測試驗證數(shù)據(jù)更新不及時的一般風(fēng)險,以及以生成違法不良信息、數(shù)據(jù)泄露、用戶惡意使用等為代表的重點風(fēng)險。

值得一提的是,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,AI攻擊的形式變得越來越多樣化和復(fù)雜化。除了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊方式,攻擊者還利用了AI獨特的能力來增強攻擊的效果,加強了攻擊的隱蔽性。面對多樣化的AI攻擊形式,防御策略也需要相應(yīng)升級,利用AI驅(qū)動的防御手段,用AI的“魔法”打敗攻擊者。

針對此,多名安全行業(yè)專家都建議國內(nèi)高科技企業(yè)建立對抗性安全運營體系,將產(chǎn)品、人員、手段和流程融合成聯(lián)動整體,從事件驅(qū)動、情報驅(qū)動、對抗驅(qū)動、狩獵驅(qū)動四個方面綜合考量,運用先進的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測與防護技術(shù),進行攻擊面識別、網(wǎng)絡(luò)入侵和威脅檢測以及安全防護策略升級,還可通過紅藍對抗來檢驗自身安全防護水平,并且利用AI大模型應(yīng)對新型攻擊。

大模型本身也是一個應(yīng)用,也需要對外提供服務(wù),因此傳統(tǒng)的安全防護不能少。比如使用防火墻、入侵檢測、抗DDoS的硬件安全設(shè)備,或者采用云抗D、云WAF等云服務(wù),保障大模型應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)和應(yīng)用層面的安全。

針對AI大模型特有的安全風(fēng)險,如prompt注入攻擊、信息內(nèi)容安全風(fēng)險、數(shù)據(jù)隱私泄漏以及倫理與法律風(fēng)險,需要升級安全防護手段,對prompt內(nèi)容進行輸入過濾與驗證,利用對抗訓(xùn)練技術(shù)抵抗prompt攻擊;升級數(shù)據(jù)治理,把控數(shù)據(jù)質(zhì)量,避免不良信息生成;實時監(jiān)測與審查模型輸出內(nèi)容,及時攔截與糾正有害信息。

雖然安全措施可能增加計算成本(如密態(tài)推理的延遲),但通過技術(shù)創(chuàng)新(如GPU可信執(zhí)行環(huán)境)可實現(xiàn)安全與效率的平衡,在郝龍看來,安全問題對于大模型企業(yè)而言,雖然是成本問題,但是安全也組成大模型“水桶”的關(guān)鍵一塊木板,決定著大模型的上限在哪里。

從國內(nèi)大模型行業(yè)的發(fā)展就不難看出,無論是Kimi,還是DeepSeek,絕大多數(shù)被爆出遭到大量攻擊的大模型產(chǎn)品都是初創(chuàng)型公司的產(chǎn)品,與之相比,通義千問、文心一言等由傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭開發(fā)的大模型產(chǎn)品,則相對安全系數(shù)比較高。不過,總體來看,奇安信資產(chǎn)測繪鷹圖平臺監(jiān)測發(fā)現(xiàn),8971個Ollama(大語言模型服務(wù)工具)大模型服務(wù)器中,有6449個活躍服務(wù)器,其中88.9%都“裸奔”在互聯(lián)網(wǎng)上,導(dǎo)致任何人不需要任何認證即可隨意調(diào)用、在未經(jīng)授權(quán)的情況下訪問這些服務(wù),有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露和服務(wù)中斷,甚至可以發(fā)送指令刪除所部署的DeepSeek、Qwen等大模型文件。

究其原因,傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭在網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全方面,早有布局,相對安全體系建設(shè)比較完善,而初創(chuàng)公司出于成本的考慮,或因經(jīng)驗不足,導(dǎo)致安全體系建設(shè)相對落后,如若后續(xù)不能補足安全體系的話,即便性能再好的模型產(chǎn)品,也終將成為“曇花一現(xiàn)”。大模型的安全能力不僅關(guān)乎風(fēng)險防控,更是其突破應(yīng)用天花板的關(guān)鍵。(本文首發(fā)于鈦媒體APP,作者|張申宇,編輯丨蓋虹達)

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