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白山云科技:针对AI大模型的资源消耗型攻击分析及防御策略

白山云科技:针对AI大模型的资源消耗型攻击分析及防御策略
2025-02-27 10:51:46 来源:实况网

一、引言

随着AI大模型的广泛应用与快速发展,其已成为网络攻击的重要目标。期,DeepSeek等AI大模型频遭攻击,攻击者利用僵尸网络、UDP洪水攻击等手段,向服务器发送海量数据包,导致网络带宽和系统资源耗尽。这类资源消耗型攻击隐蔽强、破坏大,给AI技术的发展和应用带来了严峻挑战。白山云科技将深入剖析这类攻击的特征、手段及防御策略,为企业提供构建AI大模型网络安全防线的参考。

二、资源消耗型攻击概览

资源消耗型攻击的核心在于,攻击者通过污染或消耗目标系统的资源,如计算资源、训练数据等,来达到资源耗尽、瘫痪系统,以及损害系统能,致使模型失效的目的。针对AI大模型的资源消耗型攻击主要包括以下四类:

1、API接口调用攻击:攻击者通过高频API调用消耗算力资源,伪装成正常用户请求,难以实时识别。在按调用量付费的商业模式下,这种攻击还会直接增加运营成本。

2、恶意注册攻击:攻击者利用自动化注册工具批量注册虚假账号,占用免费额度或试用资源,甚至盗用API密钥,发起持续推理请求,导致资源被过度占用。

3、大模型供应链投毒攻击:攻击者通过修改第三方库代码或污染训练数据,使模型在加载权重或执行其他操作时出现异常,导致模型能下降或产生错误输出。

4、大模型循环占用算力资源攻击:攻击者构造恶意输入,如无限递归Prompt或超大上下文请求,使AI陷入无限循环或耗尽GPU显存,导致系统资源被大量占用。

三、防御策略

针对上述攻击手段,白山云科技提出以下防御策略:

1、针对API接口调用攻击:

实施限流策略,如Token Bucket算法,限制请求频率。

进行请求复杂度分析,基于Prompt长度/逻辑深度进行过滤。

构建用户行为画像,检测异常调用模式。

2、针对恶意注册攻击:

引入多因素认证如手机/邮箱验证,提高注册门槛。

使用设备指纹识别技术,检测虚拟机/代理IP等异常注册行为。

实施资源分层控制,限制免费账户的资源使用。

3、针对大模型供应链投毒攻击:

进行数据来源可信验证,如哈希校验,确保训练数据的安全

审查依赖库签名,防止恶意代码注入。

实施模型行为动态监控,检测异常输出。

4、针对大模型循环占用算力资源攻击:

设置请求深度限制,如最大Token数/递归层数,防止无限循环。

实施容器资源硬隔离,为CPU/GPU设置配额,防止资源锁死。

建立弹扩缩容熔断机制,防止资源过载。

四、白山云安全解决方案

白山云科技凭借在网络安全领域的创新技术探索和攻防实战经验,为AI大模型和AIGC企业提供专业安全解决方案。我们的云WAF产品能够精准识别与过滤攻击流量,实现应用层深度检测,并在攻击峰值期间实时阻断与防护。此外,我们还提供模型安全漏洞扫描、数据安全监测、威胁情报共享及应急响应服务等配套安全服务,为企业提供最强安全兜底。

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

责任编辑:kj005

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