AI 时代的话语权争夺——蒸馏与反蒸馏的攻防战

本期主题：别人家的大模型，是怎么被“抄作业”的？抄作业的人又是怎么被抓的？ **免责声明**：文中涉及的攻击规模、归属和防御效果，均来自当事方的单方面披露（Anthropic、OpenAI、Google、美国安全机构）或官方表态（中国商务部），笔者无法独立核实。凡是标注“笔者推测”的部分，都是根据公开信息做的原理推演，不代表厂商的真实实现。

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0. 开场：一个训练技巧的“出圈”之路

2015 年，Hinton 在论文里提出知识蒸馏：让小模型学大模型。那时候它是个温柔的词，透着一股“师徒传承”的味道。

2026 年，这个词的履历是这样的：

  • 2 月，进了 OpenAI 给美国国会的备忘录；
  • 2 月，进了 Google 的威胁情报报告；
  • 9 月，进了 NSA、FBI、CISA 的联合网络安全公告；
  • 9 月，进了中国商务部的答记者问。

一个训练技巧，一年之内从 arXiv 一路走进外交辞令，出圈速度堪比顶流。

先把今年的大事列一下，后面就不按新闻顺序讲了，改成按原理拆解。毕竟咱们是技术博客，不是新闻联播。

timeline title 2026 蒸馏攻防大事记 2月 : OpenAI 致信美众议院中国委员会，指 DeepSeek 绕过限制蒸馏 : Google GTIG 披露单次 10 万+ 提示词套取 Gemini 推理过程 : Anthropic 点名三家实验室，约 2.4 万欺诈账号，超 1600 万次交互 9月 : 美三机构联合公告点名六家中国 AI 公司 : 中国商务部回应称指控于事无凭 : Anthropic 报告称单一行动三个月超 1.5 亿次交互 10月 : Anthropic 公布新防御，称被套取量下降 90% 至 99% : OpenCode Console 被入侵，第三方 API Key 外泄

1. 原理篇：蒸馏到底在“偷”什么

1.1 白盒蒸馏：偷的是老师的“犹豫”

经典蒸馏的损失函数长这样：

$$ \mathcal{L} = \alpha \cdot \mathrm{CE}\big(y,\ \sigma(z_s)\big) + (1-\alpha)\cdot T^2 \cdot \mathrm{KL}\Big(\sigma(z_t/T)\ \big\|\ \sigma(z_s/T)\Big) $$

其中 $z_t$、$z_s$ 分别是老师和学生的 logits，$T$ 是温度，$\sigma$ 是 softmax。

关键在第二项。硬标签只告诉学生“这是猫”；老师的软分布还会告诉学生“有点像老虎，完全不像汽车”。这种类别之间的相对关系，就是 Hinton 说的“暗知识”。温度 $T$ 调高，是为了把小概率类别之间的差异放大，让学生看清楚老师在犹豫什么。

翻译成人话：学霸的答案不值钱，学霸做题时“A 和 C 我纠结了一下”的那个瞬间才值钱。

import torch.nn.functional as F

def kd_loss(student_logits, teacher_logits, labels, T=4.0, alpha=0.3):
    # 硬标签部分：老老实实做题
    hard = F.cross_entropy(student_logits, labels)
    # 软标签部分：偷看学霸的纠结
    soft = F.kl_div(
        F.log_softmax(student_logits / T, dim=-1),
        F.softmax(teacher_logits / T, dim=-1),
        reduction="batchmean",
    ) * (T * T)  # T^2 用来补偿梯度被温度缩小的量级
    return alpha * hard + (1 - alpha) * soft

1.2 黑盒蒸馏：拿不到 logits，就抄“解题过程”

商用 API 一般不给完整 logits，于是大模型时代的蒸馏主要是序列级蒸馏（Kim & Rush, 2016 的思路）：让老师生成文本，学生直接在这些文本上做监督微调。

$$ \mathcal{L}_{\text{SFT}} = -\sum_{t} \log p_{\theta_s}\big(y_t \mid y_{<t},\, x\big),\quad y \sim p_{\text{teacher}}(\cdot \mid x) $$

这个式子朴素到令人心碎：就是把老师的输出当标准答案，逐 token 地背。但它非常有效。2025 年 DeepSeek-R1 的论文里，团队用 R1 生成的约 80 万条样本去微调 Qwen 和 Llama 的小模型，小模型的推理能力就有了大幅提升。这是自家蒸馏自家，属于合法操作，但它向全世界证明了一件事：推理能力可以通过文本搬运。

1.3 为什么推理过程（CoT）是头号目标

只抄答案，学生学到的是“结论”，每道题只有一个稀疏的信号。抄推理过程，学生学到的是“路径”，每个 token 都是一个监督信号，信号密度高了几个数量级。

Anthropic 今年 10 月公布了一组自家实验数据：同一个预训练模型，用完整推理过程训练，SWE-bench Verified 得分 80.4%；只用摘要版推理过程训练，得分 71.8%。

这 8.6 个百分点，就是攻防双方拼命争夺的“油田”。

1.4 信息泄露金字塔

把 API 可能暴露的信息按“对蒸馏有多大用”排一下：

flowchart TB L1["完整 logits / 隐藏层<br/>白盒，信息量最大"] L2["top-k logprobs<br/>可部分还原分布"] L3["完整推理过程 CoT 文本<br/>黑盒蒸馏的黄金数据"] L4["推理摘要<br/>有损压缩，但不是零"] L5["只给最终答案<br/>信号稀疏"] L6["不提供服务<br/>绝对安全，营收为零"] L1 --> L2 --> L3 --> L4 --> L5 --> L6 style L1 fill:#ff6b6b,color:#fff style L3 fill:#ffa94d style L6 fill:#adb5bd

最底层那个方案的安全性是 100%，CFO 的血压也是 100%。

所以反蒸馏的本质是一道优化题：在“给用户足够的信息”和“给蒸馏者尽量少的信息”之间找最优解。 难点在于，这两拨人往往发的是同一种请求。

2. 攻击篇：抄作业的六种姿势

2.1 姿势一：从 logits 里“解方程”（已成历史，但很优雅）

这是一个学术界的经典案例，不是今年的新闻，但最能体现“原理的力量”。

2024 年，Carlini 等人发表了论文 Stealing Part of a Production Language Model。原理很简单：Transformer 最后一层输出的 logits 是

$$ z = W \cdot h,\quad W \in \mathbb{R}^{|V| \times d},\ h \in \mathbb{R}^{d} $$

词表 $|V|$ 有几万到十几万，但隐藏维度 $d$ 只有几千。所以无论你问什么问题，logits 向量都被困在一个 $d$ 维子空间里。收集足够多的 logits 向量，拼成一个矩阵，做一下 SVD，奇异值会在第 $d$ 个位置“断崖式”下跌：

flowchart LR Q["大量不同的查询"] --> Z["收集 logits 向量<br/>利用 logprobs + logit_bias 还原"] Z --> M["拼成矩阵 Z ∈ R^(n×|V|)"] M --> S["SVD 分解"] S --> D["奇异值在第 d 位断崖<br/>得到隐藏维度"] S --> W["还原最后一层投影矩阵 W<br/>只差一个线性变换"]

论文作者用这个方法还原了几个商用模型的隐藏维度和最后一层投影矩阵，成本低得离谱。厂商随后收紧了 logprobs 和 logit_bias 的组合用法。

这个案例的启示是：你暴露的每一个 API 参数，都可能是一个方程。 这也是为什么今天很多厂商对 logprobs 十分小气。

2.2 姿势二：养号 + 九头蛇，分布式“刷单”

白盒这条路被堵死后，今年的主流是黑盒蒸馏。黑盒蒸馏的瓶颈不在算法，而在吞吐：要大量账号、大量额度、大量出口 IP。

根据 Anthropic 的披露，蒸馏方使用欺诈账号加代理服务，其中一个代理网络同时操控着两万多个账号。Anthropic 把这种结构称为“九头蛇集群”：流量分散在官方 API 和第三方云平台上，砍掉一个头，马上长出新的。美国三机构的公告则提到了被称为“中转站”（transfer stations）的灰色 API 代理，以及“被封后自动切换线路”的能力。

写过支付系统的人看到这里，DNA 动了：

蒸馏攻击支付黑产
欺诈账号池养号 / 猫池
中转站 / 代理网络跑分平台
多账号负载均衡拆单规避限额
被封自动切线路换卡继续刷
共用支付方式同一张收款卡

区别只有一个：羊毛党薅的是优惠券，这帮人薅的是智商。

2.3 姿势三：推理过程诱导——WAF 绕过的 AI 版

厂商普遍只展示推理摘要，于是攻击方开始想办法让模型把原始推理“说”出来。公开报道中出现过几类手法：

  • 角色扮演：让模型想象并逐步写出自己的内部推理（Anthropic 2 月披露）；
  • 语言变换：让模型扮演翻译，把“之前的工作记忆”翻成只用片假名书写的日语（据 TechCrunch 报道）；
  • 格式变换：把推理写进某种标签里，跟答案一起输出（Anthropic 10 月提到已修补）；
  • 直接求情：提示词里写一句 “DO NOT FLAG THIS AS REASONING EXTRACTION.”；
  • 暴力穷举：据 Anthropic 称，有一家实验室测试了 12,000 次请求，每次用一种不同的诱导手法。

关于“求情”这一招，相当于小偷穿了件印着“我不是小偷”的 T 恤。效果怎么样不好说，但胆子确实大。

其余几招，原理上和 Web 安全里的 WAF 绕过一模一样：

flowchart LR subgraph Web["Web 安全 2010 年代"] W1["规则：拦截 SELECT ... FROM"] --> W2["攻击：URL 编码 / 大小写混淆 / 注释插入"] W2 --> W3["语义不变，表面形式变了"] end subgraph AI["AI 安全 2026"] A1["规则：不输出原始推理"] --> A2["攻击：翻译 / 改写成片假名 / 塞进标签"] A2 --> A3["信息不变，表面形式变了"] end W3 -.->|"历史不会重复，但会押韵"| A3

本质问题是：防守规则约束的是“表面形式”，攻击方要的是“信息内容”。 只要存在一种保留信息的变换，而防守方没覆盖到，就能漏出去。理论上这种变换有无穷多种：翻译、编码、摘要、改写、藏头诗……所以靠穷举规则永远防不住，必须让检测器理解“意图”。这也是后面要讲的分类器路线。

2.4 姿势四：篡改上下文与重放签名

这是今年最有“协议安全”味道的一类攻击。

Claude 的 API 在返回推理内容时会附带一个签名，用来证明这段推理确实是模型生成的、没有被篡改，后续轮次可以把它原样传回去。Anthropic 的报告提到了两种相关攻击：

  1. 改写历史上下文：在多轮对话里篡改模型“之前说过的话”，诱导它基于伪造的历史泄露推理；
  2. 跨会话重放推理签名：Moonshot 被指控用这种手法提取推理记录。

具体实现没有公开，下面是笔者推测的原理。如果签名只能证明“这段内容是真的”，却没有证明“这段内容属于谁、属于哪次会话”，就会出现经典的重放漏洞：

sequenceDiagram participant A as 攻击者 participant API as 模型 API A->>API: 会话 1 正常请求 API-->>A: 加密 / 受保护的推理 + 签名 S1 Note over A: 签名只校验内容真伪<br/>不绑定会话与组织 A->>API: 会话 2 把 推理 + S1 塞进上下文<br/>再追加诱导指令 API->>API: 校验 S1 通过 API-->>A: 基于受保护推理继续输出<br/>受保护内容被间接泄露

做支付的同学应该笑出声了：这不就是报文重放吗？

支付报文防重放的标准做法是把签名绑定到唯一标识上，比如 ISO 20022 里的 MsgId，加上时间戳、发起方，再配合幂等去重。Anthropic 10 月公布的修复方向，在笔者看来是同一个思路：

  • Preserved Thinking：8 月 31 日及之后创建的 API 账号，不能再编辑模型此前的上下文。相当于“历史报文不可篡改”；
  • 推理记录仅对发起请求的组织可见：相当于签名绑定了发起方；
  • 新模型的推理不能被防护较弱的旧模型读取：防止“降级攻击”，类似 TLS 里禁止协商到弱密码套件。
flowchart LR T["推理内容"] --> SIG["签名 = Sign(内容 + 组织ID + 会话上下文 + 模型版本)"] SIG --> V{"校验"} V -->|"组织不匹配"| X1["拒绝"] V -->|"上下文被改写"| X2["拒绝"] V -->|"旧模型读新推理"| X3["拒绝"] V -->|"全部匹配"| OK["放行"]

再强调一次，这是按公开描述做的原理推演，不是 Anthropic 的真实实现。

2.5 姿势五：把真实用户当“人肉数据源”

据 Anthropic 9 月报告，Moonshot 在 10 天内通过 5,380 个欺诈账号，把约 30 万条真实客户请求转发给 Claude，并保存部分交互内容，而用户以为自己在用 Kimi。

从机器学习角度看，这一招非常“聪明”：合成提示词总有分布偏差，而真实用户请求天然就是目标分布，省掉了最难的数据工程环节。从用户角度看，这一点也不聪明：你的数据在你不知情的情况下流向了另一家公司。

2.6 姿势六：偷别人的 Key，让受害者买单

10 月的 OpenCode 事件给出了另一种思路。攻击者入侵了一个正在下线的旧系统，约 1.4% 的 Console 用户托管在平台上的第三方 API Key 可能外泄，有用户反映一夜之间被扣了一千多美元。OpenCode 官方把事件和一场大规模蒸馏攻击联系在一起，但入侵细节和两者的具体关系还没有完全公开。

如果这条路线成立，攻击方的成本结构会彻底改变：

$$ \text{攻击成本} = \underbrace{C_{\text{账号}}}_{\text{偷来的，}\approx 0} + \underbrace{C_{\text{token}}}_{\text{受害者买单}} + \underbrace{C_{\text{被封风险}}}_{\text{封的也是受害者}} $$

三项全部外部化。这已经不是抄作业了，这是偷了同学的饭卡去食堂打饭。

2.7 攻击链全景

flowchart LR subgraph 接入层 A1["批量注册欺诈账号"] A2["盗用他人 API Key"] A3["中转站 / 云平台 / 聚合器"] end subgraph 采集层 B1["合成提示词<br/>覆盖推理、编码、Agent、工具调用"] B2["转发真实用户请求"] B3["推理过程诱导<br/>变换 / 篡改上下文 / 重放签名"] end subgraph 训练层 C1["去重、过滤、按质量加权"] C2["SFT 序列级蒸馏"] end A1 --> A3 A2 --> A3 A3 --> B1 & B2 B1 --> B3 B2 --> B3 B3 --> C1 --> C2 --> M["学生模型发布"] X["封号 / 拦截"] -.->|"自动切换线路"| A3

3. 防御篇：抓作弊的五层“监考”

3.1 第一层：少给——摘要是有损压缩，但不是零

隐藏原始推理、只给摘要，是 Google、OpenAI、Anthropic 最早的共同选择。

信息论里的数据处理不等式告诉我们：对推理过程 $C$ 做摘要得到 $S$，与目标能力 $K$ 之间满足

$$ I(S;\,K) \le I(C;\,K) $$

摘要只能减少信息，不能增加信息。但请注意，这里是 $\le$，不是 $= 0$。

学术界已经验证了这一点：2026 年的论文 The Distillation Game 在商业前沿模型的推理摘要上做实验，发现即使是被动学习的学生模型，也能从摘要中恢复相当可观的能力。前面那组 80.4% 对 71.8% 的数据也是同一个结论：摘要让学生少涨了 8.6 分，但没让他交白卷。

所以“只给摘要”是止血，不是根治。

3.2 第二层：锁协议——堵住篡改与重放

见 2.4 节。核心就是三个“绑定”：内容绑定上下文、签名绑定组织、推理绑定模型版本。

3.3 第三层：意图识别——两阶段分类器与基础比率谬误

既然规则穷举不完变换（见 2.3 节），那就训练一个模型去理解“这个请求是不是想套推理过程”。Anthropic 称用了两阶段分类器，并用真实攻击记录做了内外部红队测试，误报率低于 0.1%。Google 也表示已训练 Gemini 识别针对其推理逻辑的探测。

两阶段架构是风控的老套路，叫级联（cascade）：

flowchart LR R["全部请求"] --> S1{"第一阶段<br/>轻量模型，低延迟，全量扫描"} S1 -->|"绝大多数正常"| P["放行"] S1 -->|"少量可疑"| S2{"第二阶段<br/>重量模型，结合上下文"} S2 -->|"误报"| P S2 -->|"确认是套取"| B["拦截 + 计费 + 计入账号风险分"]

和支付风控的“规则引擎 → 模型评分 → 人工审核”是同一个结构：便宜的组件挡大流量，贵的组件处理疑难样本。

但“误报率低于 0.1%”到底意味着什么？这里有个经典陷阱：基础比率谬误。

假设一天有 1 亿个请求，其中真正的套取请求占 0.01%，也就是 1 万个。分类器召回率 99%，误报率 0.1%：

数量
真正拦下的套取请求（TP）9,900
误拦的正常请求（FP）99,990,000 × 0.1% ≈ 99,990，约 10 万
精确率 TP / (TP + FP)约 9%

0.1% 的误报率听起来很小，但乘以巨大的正常流量后，误拦数量反而是真攻击的 10 倍。

当然这只是笔者瞎编的示意数字，真实的攻击占比和召回率都不得而知。但它说明了一件事：单靠单次请求的分类器不够，还必须叠加账号级、行为级的判断。 这就引出了第四层。

3.4 第四层：行为风控——从单点判断到关联图谱

单个请求很难定性，一群账号的“合谋”却很难藏住。Anthropic 对 DeepSeek 行动的描述是：多账号流量同步、模式一致、共用支付方式、时间协调。对阿里巴巴相关行动的认定依据则是：3,500 多个账号共用同一个固定的推理提取提示词。

这就是图算法的主场。把账号当节点，共享的特征当边，做一次连通分量分析，“九头蛇”就现形了：

flowchart LR A1((账号1)) ---|"同一张卡"| A2((账号2)) A2 ---|"同一提示词模板"| A3((账号3)) A3 ---|"同一出口 IP 段"| A4((账号4)) A5((账号5)) ---|"请求时序高度同步"| A4 A6((账号6)) A7((账号7)) ---|"同一设备指纹"| A6 style A1 fill:#ff6b6b,color:#fff style A2 fill:#ff6b6b,color:#fff style A3 fill:#ff6b6b,color:#fff style A4 fill:#ff6b6b,color:#fff style A5 fill:#ff6b6b,color:#fff

一个最朴素的实现，用并查集就够了：

from collections import defaultdict

class UnionFind:
    def __init__(self):
        self.parent = {}
    def find(self, x):
        self.parent.setdefault(x, x)
        while self.parent[x] != x:
            self.parent[x] = self.parent[self.parent[x]]  # 路径压缩
            x = self.parent[x]
        return x
    def union(self, a, b):
        self.parent[self.find(a)] = self.find(b)

def cluster_accounts(events):
    """events: [(account_id, feature_type, feature_value), ...]
    feature 可以是支付指纹、IP 段、提示词模板的 SimHash 等"""
    uf, owners = UnionFind(), defaultdict(list)
    for acc, ftype, fval in events:
        owners[(ftype, fval)].append(acc)
    for accs in owners.values():
        for other in accs[1:]:
            uf.union(accs[0], other)
    clusters = defaultdict(set)
    for acc, *_ in events:
        clusters[uf.find(acc)].add(acc)
    # 簇越大越可疑：一个人不需要 3500 个号
    return sorted(clusters.values(), key=len, reverse=True)

真实系统当然复杂得多：提示词模板要用 SimHash 或 MinHash 做近似去重，边要带权重，还要防止“共用公司出口 IP”这类误连。但原理就是这样。

Anthropic 称已封禁数万个相关账号，很多在行动开始后两小时内就被处理。

3.5 第五层：经济手段——关掉“免费试错接口”

Anthropic 从 9 月 24 日起，在误报率低于 0.1% 的领域（包括蒸馏），对被安全机制拦截的请求照常计费。

这一招初看有点“霸道”，从博弈论角度看却非常精准。拦截不收费时，分类器对攻击者来说就是一个免费的预言机（oracle）：随便试，试错零成本，那 12,000 种手法就能一个个免费摸边界。收费之后，每一次试探都要付钱：

$$ \mathbb{E}[\text{摸清边界的成本}] = N_{\text{尝试}} \times c_{\text{单次}} $$

支付行业对此有现成的类比：盗卡测试（card testing）。黑产拿到一批卡号，会先用小额交易逐张试探哪张能用。防御方的对策就是对试探行为施加摩擦：限频、收费、提升验证等级。

当然，代价是被误拦的正常用户也要付钱。Anthropic 自己也承认，2 月提出的“不影响正常用户”这一目标没有完全达成。

3.6 学术前沿一：反蒸馏采样——给作业“下毒”

前面几层都是“拦”，学术界还有一条更狠的思路：让你抄走的东西有毒。

2025 年，Savani 等人提出 Antidistillation Sampling。核心想法是在老师采样下一个 token 时，额外加一项“对学生的伤害”：

$$ \tilde{p}(x_t) \propto \exp\!\Big(\frac{\log p_T(x_t \mid x_{<t})}{\tau} \;+\; \lambda \cdot \Delta(x_t)\Big) $$

其中 $\Delta(x_t)$ 估计的是：如果一个代理学生模型在这个 token 上训练一步，它在下游任务上的损失会增加多少。具体做法是用代理学生的梯度做方向导数近似（论文里用有限差分来降低计算量）。

flowchart LR P["前缀 x<t"] --> T["教师模型<br/>给出候选 token 分布"] P --> S["代理学生模型"] S --> G["估计每个候选 token<br/>对学生下游损失的影响 Δ"] T --> MIX["log p_T / τ + λ·Δ"] G --> MIX MIX --> OUT["采样输出<br/>人看着正常，学生学了变差"]

$\lambda$ 是调节旋钮：$\lambda = 0$ 就是正常采样；$\lambda$ 越大，毒性越强，但老师自己的回答质量也会下降。论文给出的是一条权衡曲线：在老师准确率小幅下降的同时，让蒸馏出来的学生准确率显著下降。

听上去很美，工程上却有三个硬伤：

  1. 贵：每生成一个 token 都要额外跑代理学生和梯度，推理成本成倍增加；
  2. 伤及无辜：所有用户都吃到了“略微有毒”的输出；
  3. 代理学生不等于真实学生：攻击方换一种学生架构，毒性可能大打折扣。

所以截至目前，公开信息里还没看到主流厂商在生产环境大规模部署这类方案。

3.7 学术前沿二：水印与“放射性”——抓不住现行，就留证据

拦不住的时候，至少要能证明“你抄了我”。

文本水印（Kirchenbauer 等，2023）：生成每个 token 时，用前一个 token 做种子，把词表随机分成“绿表”（比例 $\gamma$）和“红表”，并给绿表 token 的 logit 加一个偏置 $\delta$。检测时统计文本中绿表 token 的数量 $|s|_G$：

$$ z = \frac{|s|_G - \gamma T}{\sqrt{T\,\gamma\,(1-\gamma)}} $$

正常人写的文本，绿表比例约等于 $\gamma$，$z$ 接近 0；带水印的文本 $z$ 会显著偏高。

import hashlib

def is_green(prev_token: int, token: int, gamma: float = 0.25, key: str = "secret") -> bool:
    h = hashlib.sha256(f"{key}:{prev_token}:{token}".encode()).digest()
    return int.from_bytes(h[:8], "big") / 2**64 < gamma

def watermark_z(tokens, gamma=0.25):
    T = len(tokens) - 1
    green = sum(is_green(a, b, gamma) for a, b in zip(tokens, tokens[1:]))
    return (green - gamma * T) / (T * gamma * (1 - gamma)) ** 0.5

# z > 4 基本可以拍桌子了

更有意思的是放射性（Sander 等，2024，Watermarking Makes Language Models Radioactive）：研究发现，用带水印的文本去训练学生模型，学生自己的输出里也会残留这种统计偏好。也就是说，不需要拿到对方的训练数据，只要检测对方模型的输出，就可能证明它吃过你的数据。

这就像给作业本涂了荧光粉：你可以抄，但抄完手上会发光。

局限也很明显：改写、翻译、混合其他数据都会稀释信号；而且“统计上显著”和“法律上成立”之间，还隔着好几层律师。

3.8 防御全景与效果

flowchart TB R["请求"] --> L1["第一层 少给<br/>推理只给摘要"] L1 --> L2["第二层 锁协议<br/>上下文不可改 · 签名绑定组织 · 防降级"] L2 --> L3["第三层 意图识别<br/>两阶段分类器"] L3 --> L4["第四层 行为风控<br/>关联图谱 · 限流 · 封号"] L4 --> L5["第五层 经济手段<br/>拦截照常计费"] L5 --> OUT["放行 / 降级 / 阻断"] ACA["学术前沿<br/>反蒸馏采样 · 水印 · 放射性"] -.->|"尚未大规模落地"| L1 ECO["生态协同<br/>厂商情报共享 · 云平台下架 · 政府公告"] -.-> L4

据 Anthropic 称，引入分类器后，被套取的推理 token 数量稳定下降到原来的 1/10 到 1/100，也就是 90% 到 99%。但它同时承认：不知道这个成果能维持多久，至今还没遇到高度复杂且持续的绕过尝试，并且预计这仍会是一场猫鼠游戏。

学术界也泼了一盆冷水：论文 What Does It Mean to Break a Distillation Defense? 指出，如果评估时不明确威胁模型，很容易高估防御效果。一个方案能防住被动的学生，不代表能防住会主动筛选、加权数据的对手。

一句话总结防御篇：反蒸馏无法让蒸馏变得不可能，只能让它更贵、更慢、更容易被抓。 这和支付风控一样，没有人指望把欺诈率降到零，目标是让欺诈变得不划算。

4. 话语权篇：技术之外的那场仗

技术上的猫鼠游戏总能找到某种均衡，真正难以调和的是：谁来定义这件事。

mindmap root((蒸馏话语权)) 定义权 美方叙事 攻击 / 提取 / IP 窃取 中方叙事 中性技术 / 通行做法 共识 技术本身中性 分歧 具体行为是否越界 / 谁来划线 叙事权 出口管制有效论 科技霸权论 安全护栏丢失论 规则权 用户协议中的地域限制 违约被升级为国家安全问题 开源权重让扩散不可逆

定义权。 美方从企业到政府，用的都是“蒸馏攻击”“模型提取”“IP 窃取”这类词。但美国三机构的公告本身也承认，蒸馏是正当的开发技术，它指控的是协同提取、滥用账号、绕过管控等具体行为。中国商务部则认为指控“于事无凭，于法无据”，蒸馏是各模型之间互相学习的通行做法，美企自己也在用，美方是在把技术问题政治化，并搞双重标准。

有意思的是，双方在“技术本身中性”这一点上并无分歧。真正的分歧有两处：一是具体事实是否成立，二是谁有资格划定“正当使用”的边界。另外，还有人常拿来反驳美方的一个论点：前沿模型本身也大量使用互联网公开数据训练，并因此陷入多起版权诉讼。“拿别人的产出训练自己”的边界在哪里，并不只对一方成立。

叙事权。 Anthropic 在 2 月的文章里提出：如果看不到蒸馏攻击，外界就会把对手的快速进步误读为“出口管制无效”。中方则认为，美方是在借打击蒸馏之名，维护算力和数据垄断。同样一组事实，可以讲成两个完全相反的故事，而哪个故事被接受，会直接影响下一轮芯片政策。

规则权。 商务部点名批评了美国个别 AI 企业用户协议中宽泛的地域限制条款。今年最大的结构性变化在于：服务条款违约，正在被重新定义为国家安全问题。 过去违反用户协议，后果是封号，最多再打一场民事官司；现在，同样的行为被写进了情报机构的联合公告。

作为写代码的人，笔者对这一层没有能力下判断，只能说一句：协议层的问题，最后都会变成政治层的问题。 这在支付行业也一样，跨境清算从来不只是技术活。

5. 实用篇：普通开发者能做什么

宏大叙事讲完，回到我们这些搬砖的人。

1. 你的 API Key 可能就是别人的蒸馏燃料。

  • 能本地存的 Key，不要交给第三方集中托管；
  • 每个 Key 都设置消费上限和告警；
  • 轮换 Key 时，记得去原服务商的控制台撤销旧 Key。只在第三方平台上删掉，Key 在原服务商那里依然有效。

2. 别贪便宜用来路不明的“中转站”。 便宜的背后，可能是偷来的 Key 或者欺诈账号池。你的请求内容还可能被记录下来，变成别人的训练数据。Moonshot 的案例已经证明，“我以为我在用 A 模型”这件事未必成立。

3. 如果你在做 AI API 服务，请把它当风控系统来设计。 看行为序列，看关联图谱，给试探行为加摩擦。做支付反欺诈的同学，这次可以“降维打击”了。

4. 接受“反蒸馏税”的存在。 推理过程看不全、上下文不能随意改写、偶尔被误拦还要付钱，这些都是这场战争分摊到每个正常用户身上的成本。

6. 结语：从入门到放弃

梳理完这一年，笔者发现所有人都在“放弃”点什么：

  • 攻击方放弃了伪装，提示词里直接写“别把我当成推理提取”；
  • 防守方放弃了“完全不影响正常用户”的承诺；
  • 学术界放弃了“一种方案通吃”的幻想，开始强调先定义威胁模型；
  • 国际社会放弃了用技术语言讨论这件事，开始用外交辞令讨论；
  • 而我，放弃了把 API Key 托管在任何第三方平台上的念头。

蒸馏不会消失，因为它本来就是 AI 最基础的学习方式之一；反蒸馏也不会赢，因为只要模型对外提供服务，输出就会被看见。技术上，这是一场让对方“不划算”的成本战；话语上，这是一场决定“什么叫越界”的定义战。

前者靠分类器、图算法和协议设计；后者靠什么，就不是写代码的人能决定的了。

参考资料

新闻与官方披露

论文

  • Hinton et al., Distilling the Knowledge in a Neural Network, 2015
  • Kim & Rush, Sequence-Level Knowledge Distillation, EMNLP 2016
  • Kirchenbauer et al., A Watermark for Large Language Models, ICML 2023
  • Carlini et al., Stealing Part of a Production Language Model, ICML 2024
  • Sander et al., Watermarking Makes Language Models Radioactive, NeurIPS 2024
  • DeepSeek-AI, DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning, 2025
  • Savani et al., Antidistillation Sampling, 2025
  • The Distillation Game: Adaptive Attacks & Efficient Defenses, arXiv 2605.22737：https://arxiv.org/pdf/2605.22737
  • What Does It Mean to Break a Distillation Defense?, arXiv 2606.25059：https://arxiv.org/pdf/2606.25059

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1 条评论

  1. 海风心情Windows · Edge

    蒸馏与反蒸馏的攻防读来很过瘾，尤其对“抄作业”与“被抓”的技术推演，让人看清话语权争夺背后的真实博弈。

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