数十亿研发打水漂？谷歌Gemini遭10万次“合法盗窃”，你的AI模型正在裸奔！

原创 AI前沿 AI 前沿早知道 2026年2月16日 00:00

这不是科幻电影，而是此刻正在发生的现实。

当地时间2月12日，谷歌投下一枚重磅炸弹：其旗下王牌AI——Gemini遭遇大规模“蒸馏攻击”，单次攻击的提示次数竟然超过10万次！

这意味着什么？意味着有人正通过看似普通的对话，像“挤牙膏”一样，一步步套取Gemini的“大脑”——那个谷歌投入了数十亿美元研发的核心推理逻辑。一旦得手，攻击者就能低成本复刻一个能力相近的模型，直接“弯道超车” 。

而这，仅仅是AI行业安全危机的冰山一角。谷歌威胁情报小组首席分析师发出严厉警告：这就像 “煤矿里的金丝雀” ，巨头倒下了，下一个目标，就是你的公司 。

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一、 什么是蒸馏攻击？一场披着“技术外衣”的知识产权抢劫

很多人觉得“蒸馏”这个词太技术，看不懂。其实，它的本质就是一场针对大模型的 “黑箱破解战”。

正常的“知识蒸馏”，是AI领域的“学霸笔记”——让小模型学习大模型的解题思路，用更少的资源达到接近的效果，这是推动技术普及的好技术 。

但被恶意利用后，它就变成了极具破坏力的“偷师学艺”：

🔴 攻击者的操作手法

他们利用大模型面向公众开放的接口（比如聊天窗口），进行合法访问 + 海量试探性提问。就像通过无数次和你对话，摸清你的思考方式、核心方法论，甚至你内心深处的秘密。最终，他们在外部复刻出一个拥有你核心能力的“数字双胞胎”，而你却毫不知情 。

此次谷歌Gemini遭遇的攻击，目标极其明确——套取 “推理”算法。这是Gemini处理信息、做出决策的底层逻辑，是它能在复杂思考、多模态交互中脱颖而出的 “命根子” 。

二、 谁在偷？商业驱动的全球“AI窃密者”

谷歌明确表示，这背后不是孤狼黑客，而是带有强烈商业动机的专业机构——可能是寻求竞争优势的AI私企，也可能是国家级的研究机构，攻击源遍布全球 。

训练一个成熟的大模型，成本是数十亿美金起步。而通过蒸馏攻击，攻击者可能只用几万块钱的算力成本，就能“偷”走核心逻辑，实现降维打击 。

更令人脊背发凉的是，攻击者甚至包括国家背景的黑客组织。谷歌报告显示，与朝鲜相关的黑客组织 UNC2970，就曾利用Gemini来合成公开情报，对高价值目标进行画像，策划网络攻击 。 AI本身，正在成为攻击AI的武器。

三、 危机蔓延！中小企业的定制AI，已成最大安全短板

如果说谷歌这样的科技巨头还有“金钟罩”，那么广大中小企业的定制化AI工具，就是蒸馏攻击面前最脆弱的“羔羊”。

霍特奎斯特的警告绝非危言耸听：蒸馏攻击正开始向中小企业的定制AI工具领域蔓延 。

现在，越来越多的企业在训练自己的“私有模型”。这些模型里，不仅装着通用能力，更沉淀了企业多年的商业机密：

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制造业：独有的生产流程、配方工艺

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金融行业：核心的风控逻辑、投资策略

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电商行业：用户运营的“黑话”和转化模型

而中小企业普遍存在三大致命短板：

1

没人：没有专业的AI安全团队，攻击来了都认不出。

2

没钱：为了降本，多用开源框架，权限管理形同虚设。

3

没意识：直接把敏感数据喂给模型，甚至都不加密。

2026年2月，微软Copilot Studio就曾爆出严重漏洞，数千家企业的自定义AI代理核心数据（包括财务报表、API密钥）裸奔在外 。 前车之鉴，历历在目！

四、 企业如何自救？立刻收好这份“防蒸馏”指南

面对这种“合法访问、非法窃取”的新型攻击，我们并非束手无策。

综合Gartner等安全机构的最新方案，企业必须建立全流程的AI安全防护体系

1️⃣ 管好“框”和“人”：给AI装上监控

别让你的AI接口成为“开放式博物馆”。

部署大模型卫士，对每一次访问进行 “管控-检测-溯源” 。一旦发现某个IP或账户在短时间内进行海量重复提问（比如上万次），立刻触发告警并限流。

2️⃣ 管好“数”：给核心资产穿上“防弹衣”

构建 “大模型安全护栏” 。

对用于微调的数据、标注数据、核心模型文件进行加密存储和访问控制。记住：投喂给模型的敏感数据，必须脱敏！

3️⃣ 技术防御：用“魔法”打败“魔法”

现在已经有成熟的反知识蒸馏技术。

例如，通过在模型输出中添加微妙的“噪声干扰”，就像给知识蒙上一层雾，让攻击者“蒸馏”出来的模型变味、失效 。最新技术甚至宣称能让蒸馏攻击成功率降低80%以上，而对正常用户的影响不到5%。

4️⃣ 管好“链”：全生命周期安全评估

从代码开发阶段就要引入安全审计。

秉持 “安全左移” 理念，在模型上线前进行实战攻防演练，看看能不能被“越狱”或“蒸馏”。上线后持续监测输出异常。特别是针对AI代理，要实施零长期权限（ZSP） 和人工介入验证（HITL），防止“级联故障” 。

五、 AI安全困局：开放与保护，如何平衡？

谷歌Gemini遇袭事件，抛出了一个行业无解的难题：大模型要“公众开放”才能进化，但开放就意味着暴露在攻击之下。

目前的攻击，都是通过合法的接口调用来完成的。企业很难界定：多少次提问算“恶意”？什么样的提问模式属于“试探核心逻辑”？

法律层面也严重滞后。虽然谷歌强调这是知识产权盗窃，但大模型的推理逻辑是无形的。如何证明“被窃取”？如何量化损失？如何跨国追溯？这些都是悬而未决的难题。

好在，中国已经开始行动。2026年，新修订的《网络安全法》已正式施行，首次在法律层面明确了对人工智能伦理规范、风险监测评估的要求 。 国家市场监管总局也明确将AI纳入知识产权保护重点。

写在最后：AI的未来，不能建在脆弱的安全基线上

数十亿美元的研发投入，不能被一次恶意蒸馏轻易窃取；企业多年的商业积累，不能因AI安全漏洞而付诸东流。

这场攻击为所有AI从业者提了个醒：当我们在追逐大模型的参数、能力、应用场景时，请先把安全的防线筑牢。 因为没有安全的基垫，再先进的AI技术，都可能在一夜之间成为他人嫁衣，或者变成悬在头顶的“达摩克利斯之剑”。

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