DeepSeek был не единственным: как раскрыли масштабное мошенничество
Специалисты по безопасности американской компании Anthropic обнародовали отчет об угрозах, в котором разоблачили промышленный шпионаж со стороны нескольких ведущих лабораторий Китая. Эксперты выяснили, что китайские разработчики не только обучали свои модели на чужих данных, но и в режиме реального времени перенаправляли запросы клиентов на чужой сервис.
В ходе расследования аналитики установили, что компания Moonshot AI, создающая семейство моделей Kimi, систематически отправляла запросы собственных пользователей в нейронную сеть Claude Opus. Пользователи искренне полагали, что работают с китайским сервисом, однако на самом деле получали ответы, сгенерированные американским искусственным интеллектом.
Для обхода географических ограничений разработчики Moonshot создали масштабную сеть из 5 380 фальшивых учетных записей, проходящих через прокси-серверы в Сингапуре и Японии. Всего за десять дней в июле 2026 года компания перенаправила почти 300 000 клиентских сессий, а общий объем перехваченных запросов в период с мая по июль превысил 23 миллиона.
Аналогичные манипуляции осуществляла и компания DeepSeek. Ее инженеры получали входящие запросы от пользователей, после чего незаметно перенаправляли их в системы Anthropic. За двухнедельный период в июле 2026 года специалисты зафиксировали более 12,1 миллиона таких перехваченных соединений.
Подобные действия называют дистилляцией данных.
Дистилляция сама по себе является легитимным методом обучения, однако ее несанкционированное использование превращается в промышленный шпионаж,
– прокомментировали специалисты по безопасности компании Anthropic.
Утечка конфиденциальных данных и угроза неприкосновенности частной жизни
Схема подмены ответов привела к массовой утечке конфиденциальной информации пользователей, которые даже не подозревали, что их данные попадают в руки сторонней американской компании. В перехваченных пакетах оказались корпоративные секреты, финансовые отчеты, пароли и исходные коды больших предприятий, которые искренне верили, что их данные остаются в Китае.
- Среди слитых данных оказались записи с камер наблюдения в городе Чэнду, которые загрузил пользователь, связанный с Народно-освободительной армией Китая. Запрос содержал видеопотоки с сотен камер вблизи оборонных объектов и государственных предприятий с просьбой проанализировать подозрительное поведение конкретного лица.
- Другой случай касался оператора IT-сети российского военного ведомства, который через DeepSeek передал в Claude действующие ключи доступа к базе данных Министерства обороны РФ.
- Также разработчики из Китая отправляли в систему внутренние коды полицейских систем слежения, которые сопоставляли номера национальных удостоверений граждан с маршрутами их передвижения.
Что такое дистилляция искусственного интеллекта и как она работает
Дистилляция в сфере машинного обучения – это процесс переноса знаний от большой и мощной модели-учителя к меньшей и более дешевой модели-ученику. В классическом понимании разработчики подают сложной нейронной сети тысячи задач, собирают ее подробные ответы вместе с ходом мыслей, а затем используют эти данные для обучения компактного алгоритма, который копирует подходы и стиль. Это позволяет существенно сократить затраты на вычислительные мощности и ускорить работу системы без потери качества.
Однако несанкционированная дистилляция превращается в скрытый отбор знаний, когда лаборатории без разрешения правообладателя извлекают рассуждения передовой системы. Передовые нейросети при решении сложных задач формируют цепочку рассуждений. Для защиты от копирования Anthropic шифрует эти цепочки в виде специальных подписей.
Однако китайские инженеры придумали способ обхода защиты с помощью атак повторного воспроизведения между сессиями. Они сохраняли цифровую подпись рассуждений Claude, открывали новую сессию и заставляли модель расшифровывать собственные предыдущие шаги в открытый текст.
Несанкционированная дистилляция позволяет сторонним лабораториям извлекать передовые возможности за считанные минуты и с минимальными затратами,
– говорят исследователи компании Anthropic.
Масштабы проблемы и другие участники рынка
Расследование выявило, что подобные методы применяли и другие большие технологические компании из Китая. Крупнейшую операцию запустила Alibaba, которая использовала более 5 000 фальшивых аккаунтов для сбора цепочек рассуждений моделей Opus 4.6 и Opus 4.7. Общий объем извлеченных Alibaba данных в период с мая по июль 2026 года превысил 151 миллион экземпляров, а пиковая интенсивность достигала 3 миллионов запросов в сутки. Собранные материалы компания использовала для обучения собственных моделей серии Qwen 3.5, 3.6 и 3.7.
К подобной практике присоединились также разработчики Zhipu AI, которые извлекли более 3,4 миллиона цепочек рассуждений для улучшения моделей GLM, а также компания Xiaomi, которая перенаправила более 400 000 сессий во время бесплатного тестового периода модели MiMo-V2-Pro. Компании SenseTime и MiniMax приобретали готовые базы данных разговоров пользователей у сторонних брокеров или создавали подставные фирмы для сбора информации.