樹(shù)大招風(fēng),DeepSeek的脫穎而出為其帶來(lái)了更多關(guān)注,更多資本注入的同時(shí),也讓DeepSeek遭受到了更多的攻擊。不過(guò),這并不是第一個(gè)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(yán)重的網(wǎng)絡(luò)攻擊并不是大模型行業(yè)的個(gè)例,回來(lái)過(guò)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(duì)象。

2023年11月,ChatGPT遭黑客組織DDoS攻擊,多次發(fā)生嚴(yán)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(gè)月的時(shí)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(kù)安全隱患等各種安全威脅,甚至一度對(duì)正常服務(wù)造成嚴(yán)重影響,根據(jù)公開(kāi)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(gè)僵尸網(wǎng)絡(luò)分別為HailBot和RapperBot。

在奇安信安全專家看來(lái),種種跡象也折射出了整個(gè)AI行業(yè)當(dāng)下面臨著的嚴(yán)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(shí)間長(zhǎng)、攻擊方式不斷進(jìn)化、攻擊烈度不斷升級(jí)、影響危害持續(xù)擴(kuò)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(wú)論是ChatGPT、Kimi,還是此次受攻擊的DeepSeek,其都有一個(gè)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(wèn)、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(huì)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(lái),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(yuǎn)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(duì)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(qiáng),但是防護(hù)能力不足,極容易成為攻擊目標(biāo)。

無(wú)獨(dú)有偶,奇安信安全專家也對(duì)鈦媒體APP表示,在防御機(jī)制建設(shè)層面,大模型需要通過(guò)嚴(yán)密的安全技術(shù)保障和運(yùn)行監(jiān)測(cè),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(dá)了對(duì)于當(dāng)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(yùn)營(yíng)中面臨多重安全風(fēng)險(xiǎn),這些風(fēng)險(xiǎn)源自技術(shù)缺陷、不當(dāng)使用及惡意利用。處理敏感數(shù)據(jù)時(shí),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(mén),則成為攻擊目標(biāo),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(wèn)題,威脅公民安全、國(guó)家安全及倫理安全。因此,需從體系化角度,針對(duì)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(xiǎn)的角度出發(fā),由于模型本身需要對(duì)外提供公開(kāi)服務(wù),并涉及敏感信息的開(kāi)放場(chǎng)景,因此會(huì)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(huì)對(duì)大模型的安全性和穩(wěn)定性帶來(lái)重大影響。”奇安信安全專家指出。

從模型防護(hù)機(jī)制建設(shè)角度出發(fā),大模型需要通過(guò)嚴(yán)密的安全技術(shù)保障和運(yùn)行監(jiān)測(cè),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(jí)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(jī)制建設(shè)不足,未能儲(chǔ)備足夠的防護(hù)資源以面對(duì)高強(qiáng)度的DDoS攻擊行為,另一方面也和DeepSeek在開(kāi)發(fā)過(guò)程中未能完善安全測(cè)試機(jī)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(huì)利用對(duì)抗性攻擊和數(shù)據(jù)投毒來(lái)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(dá)120億元。“在數(shù)據(jù)投毒方面,只需花費(fèi)少量成本就能污染大型開(kāi)源數(shù)據(jù)集,進(jìn)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(shuō)。

另一方面,在模型防御機(jī)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(kāi)發(fā)管理、數(shù)據(jù)保護(hù)體系、安全對(duì)抗能力等方面存在明顯“短板”,網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)滯后,傳統(tǒng)防護(hù)系統(tǒng)難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜攻擊。針對(duì)模型防御機(jī)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(qiáng)合規(guī)咨詢服務(wù),安全測(cè)試與評(píng)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(cè)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(huì)出現(xiàn)針對(duì)大模型輸入輸出的內(nèi)容過(guò)濾產(chǎn)品,模型保護(hù)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(cè),到2025年,生成式AI的采用將導(dǎo)致企業(yè)機(jī)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(jià)值不斷深挖,以及企業(yè)業(yè)務(wù)逐漸離不開(kāi)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(xiàng)數(shù)字技術(shù)過(guò)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(jué)等問(wèn)題會(huì)造成的安全問(wèn)題以外,訓(xùn)練模型的系統(tǒng)平臺(tái)也存在安全風(fēng)險(xiǎn)隱患。在系統(tǒng)平臺(tái)部分,可能遭受非授權(quán)訪問(wèn)和非授權(quán)使用等一般風(fēng)險(xiǎn),除此之外,還可能存在機(jī)器學(xué)習(xí)框架安全隱患、開(kāi)發(fā)工具鏈安全風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)邏輯缺陷風(fēng)險(xiǎn),以及插件相關(guān)安全風(fēng)險(xiǎn)等重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

同時(shí),在業(yè)務(wù)應(yīng)用層面,大模型也存在相關(guān)風(fēng)險(xiǎn),可能存在測(cè)試驗(yàn)證數(shù)據(jù)更新不及時(shí)的一般風(fēng)險(xiǎn),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(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

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(lái)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(dú)特的能力來(lái)增強(qiáng)攻擊的效果,加強(qiáng)了攻擊的隱蔽性。面對(duì)多樣化的AI攻擊形式,防御策略也需要相應(yīng)升級(jí),利用AI驅(qū)動(dòng)的防御手段,用AI的“魔法”打敗攻擊者。

針對(duì)此,多名安全行業(yè)專家都建議國(guó)內(nèi)高科技企業(yè)建立對(duì)抗性安全運(yùn)營(yíng)體系,將產(chǎn)品、人員、手段和流程融合成聯(lián)動(dòng)整體,從事件驅(qū)動(dòng)、情報(bào)驅(qū)動(dòng)、對(duì)抗驅(qū)動(dòng)、狩獵驅(qū)動(dòng)四個(gè)方面綜合考量,運(yùn)用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測(cè)與防護(hù)技術(shù),進(jìn)行攻擊面識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)入侵和威脅檢測(cè)以及安全防護(hù)策略升級(jí),還可通過(guò)紅藍(lán)對(duì)抗來(lái)檢驗(yàn)自身安全防護(hù)水平,并且利用AI大模型應(yīng)對(duì)新型攻擊。

大模型本身也是一個(gè)應(yīng)用,也需要對(duì)外提供服務(wù),因此傳統(tǒng)的安全防護(hù)不能少。比如使用防火墻、入侵檢測(cè)、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(duì)AI大模型特有的安全風(fēng)險(xiǎn),如prompt注入攻擊、信息內(nèi)容安全風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)隱私泄漏以及倫理與法律風(fēng)險(xiǎn),需要升級(jí)安全防護(hù)手段,對(duì)prompt內(nèi)容進(jìn)行輸入過(guò)濾與驗(yàn)證,利用對(duì)抗訓(xùn)練技術(shù)抵抗prompt攻擊;升級(jí)數(shù)據(jù)治理,把控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量,避免不良信息生成;實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與審查模型輸出內(nèi)容,及時(shí)攔截與糾正有害信息。

雖然安全措施可能增加計(jì)算成本(如密態(tài)推理的延遲),但通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新(如GPU可信執(zhí)行環(huán)境)可實(shí)現(xiàn)安全與效率的平衡,在郝龍看來(lái),安全問(wèn)題對(duì)于大模型企業(yè)而言,雖然是成本問(wèn)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(guó)內(nèi)大模型行業(yè)的發(fā)展就不難看出,無(wú)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(wèn)、文心一言等由傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭開(kāi)發(fā)的大模型產(chǎn)品,則相對(duì)安全系數(shù)比較高。不過(guò),總體來(lái)看,奇安信資產(chǎn)測(cè)繪鷹圖平臺(tái)監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn),8971個(gè)Ollama(大語(yǔ)言模型服務(wù)工具)大模型服務(wù)器中,有6449個(gè)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(rèn)證即可隨意調(diào)用、在未經(jīng)授權(quán)的情況下訪問(wèn)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(duì)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(yàn)不足,導(dǎo)致安全體系建設(shè)相對(duì)落后,如若后續(xù)不能補(bǔ)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(xiǎn)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(dá))

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