Detecção e Prevenção de Ataques de Distilação em Modelos de IA

25 de fevereiro de 2026

Resumo

A Anthropic identificou campanhas de distilação em escala industrial conduzidas por DeepSeek, Moonshot e MiniMax. Essas campanhas geraram mais de 16 milhões de interações em aproximadamente 24.000 contas fraudulentas, com o objetivo de extrair as capacidades de raciocínio agentic, uso de ferramentas e codificação do Claude para treinar seus próprios modelos. Os laboratórios empregaram serviços de proxy operando arquiteturas de "hydra cluster" com milhares de contas coordenadas para contornar restrições de acesso regionais. A MiniMax, por exemplo, adaptou suas operações em 24 horas para visar novos lançamentos de modelos, enquanto a DeepSeek focou especificamente na extração de dados de chain-of-thought e alternativas seguras contra censura para consultas politicamente sensíveis. Em resposta, a Anthropic implementou classificadores de fingerprinting comportamental, fortaleceu a verificação de contas e está compartilhando indicadores técnicos com outros laboratórios e autoridades, alertando que modelos ilicitamente destilados removem os safety guardrails de segurança e comprometem os controles de exportação.

Fontes

anthropic.comfonte original

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Categoria: CEVIU Segurança da Informação
Publicado: 25 de fevereiro de 2026
Editoria: CEVIU Segurança da Informação

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