ახალი დამცავი ზომები კონკურენტების მიერ მონაცემთა უკანონო ამოღებას ზღუდავს, თუმცა წესების შეცვლა API-ის ლეგიტიმურ მომხმარებლებსაც შეეხება.
AI მოდელ Claude-ის შემქმნელმა Anthropic-მა ოფიციალურ ბლოგპოსტში განაცხადა, რომ სპეციალური ფილტრებითა და შეზღუდვებით სისტემიდან ამოღებული მონაცემების მოცულობა დაახლოებით 90-დან 99 პროცენტამდე შეამცირა. კომპანია ამ ნაბიჯით ე.წ. დისტილაციის შეტევებს ებრძვის. მარტივად რომ ვთქვათ, დისტილაცია არის პროცესი, როდესაც ერთი მოდელის ფარულ ლოგიკურ მსჯელობას იპარავენ, რათა მასზე კონკურენტი სისტემა უფასოდ და უნებართვოდ გაწვრთნან.
Anthropic-ის ინფორმაციით, უცხოური ლაბორატორიები და ყალბი ანგარიშების ქსელები Claude-ის პასუხებს სამრეწველო მასშტაბით იწერდნენ. ასეთი გზით კონკურენტები მოწინავე შესაძლებლობებს იღებენ ისე, რომ უსაფრთხოების ფილტრების შექმნაზე რესურსს აღარ ხარჯავენ. კომპანიის შეფასებით, ერთ-ერთი ასეთი ქსელი ერთდროულად 20 000-ზე მეტ ყალბ ანგარიშს მართავდა.
როგორ მუშაობს ახალი დაცვა
კომპანიამ თავდაცვა სამი ძირითადი მექანიზმით ააგო. პირველ რიგში, შეიზღუდა მოდელის შიდა მსჯელობის ტექსტების ნახვა. Claude Fable 5.1-ისა და Claude Opus 5.5-ის შემთხვევაში მსჯელობის ეტაპები დაცულია, ხოლო Claude Sonnet 5.5-ზე ლოგიკის წაკითხვა მხოლოდ იმავე ორგანიზაციას შეუძლია, რომელმაც მოთხოვნა გაგზავნა. ამასთან, სუსტ მოდელებს ძლიერი მოდელების მსჯელობაზე წვდომა მთლიანად დაებლოკათ.
მეორე ბარიერი სპეციალური ორეტაპიანი კლასიფიკატორია, რომელიც მონაცემთა მასობრივი ამოღების მცდელობებს 0.1 პროცენტზე ნაკლები ცდომილებით აფიქსირებს. მესამე ზომა კი საეჭვო მომხმარებლების ავტომატური დაბლოკვაა. Anthropic-მა ათიათასობით ყალბი ანგარიში დაბლოკა, ხშირად თავდასხმის დაწყებიდან ორ საათში. 24 სექტემბრიდან კი დაბლოკილ საეჭვო მოთხოვნებზე კომპანიამ თანხის ჩამოჭრაც დაიწყო.
კომპანიის ოფიციალურ განცხადებაში ვკითხულობთ: „პირველადი მონაცემები აჩვენებს, რომ ამ მეთოდებმა მომპარავთა მიერ შეგროვებული მონაცემების რაოდენობა დაახლოებით 90-დან 99 პროცენტამდე შეამცირა“.
რა საფრთხეს ხედავს კომპანია
Anthropic-ი პირდაპირ ასახელებს უსაფრთხოების რისკებს. კომპანიის მტკიცებით, უკანონო დისტილაცია უცხოურ ლაბორატორიებს საშუალებას აძლევს, უსაფრთხოების სათანადო ზომების გარეშე მიუახლოვდნენ მოწინავე დონეს, რის მაგალითადაც Zhipu-ს GLM-5.3 მოჰყავს. ამას გარდა, დაფიქსირდა შემთხვევები, როდესაც Moonshot Kimi-ს ტრაფიკი ფარულად იგზავნებოდა Claude-თან, ერთ-ერთი მოთხოვნა კი სავარაუდოდ ჩინეთის სამხედრო სათვალთვალო კამერების ანალიზს უკავშირდებოდა.
თავდაცვის გაძლიერებას საკუთარი ფასიც აქვს. Anthropic-მა უარი თქვა ტრილიონობით ტოკენის ფასიან ტრაფიკზე, რადგან მომპარავთა ქსელები სისტემას სოლიდურ თანხას უხდიდნენ. ამასთან, კომპანიის კლიენტების ნაწილს სისტემასთან ინტეგრაციის განახლება მოუწევს, რათა ლეგიტიმური სამუშაო პროცესი არ შეფერხდეს.
| მონაცემთა მოპარვის შემცირება | ~90-99% |
| ამოღებული მსჯელობის ტოკენების კლება | 10x-დან 100x+-მდე |
| კლასიფიკატორის ცდომილება (FPR) | <0.1% |
| SWE-bench Verified სრული ლოგიკით | 80.4% |
| SWE-bench Verified შემოკლებული ლოგიკით | 71.8% |
| დაბლოკილი საეჭვო ანგარიშები | ათიათასობით |
| ერთ ქსელში აღმოჩენილი ანგარიშები | 20 000+ |
წყარო: Anthropic
ეს სტატია შეიქმნა AI ხელსაწყოებით, პროცესში ადამიანის ჩართულობა დაახლოებით 10%-ია.
