Anthropic: DeepSeek и Moonshot отправляли пользовательские запросы в Claude

Anthropic опубликовала свежий Threat Intelligence Report об использовании Claude в кибератаках, шпионаже, мошенничестве и дистилляции ИИ‑моделей. Интересного много, искренне советую почитать самим, здесь остановимся на истории с китайскими ИИ‑компаниями.

По данным Anthropic, DeepSeek и Moonshot (Kimi) не только собирали ответы Claude для обучения собственных моделей, но и в отдельных случаях отправляли через него реальные запросы своих пользователей. Затем полученные ответы возвращались пользователям как результаты собственных моделей. Claude в этой схеме становился скрытым backend для конкурирующего сервиса.

Почти 300 тысяч запросов через Kimi

Anthropic утверждает, что Moonshot за десять дней отправила в Claude почти 300 тыс. запросов через сеть из более чем 5000 аккаунтов. Главный интерес представлял Claude Opus. Всего за несколько месяцев Anthropic связала с Moonshot более 23 млн обращений.

У DeepSeek схема, судя по отчёту, была более избирательной. Организация якобы проверяла пользовательские запросы и выбирала те, которые были похожи на обращения к Claude Code или OpenCode. Их затем отправляли в Claude. Anthropic насчитала итак более 12,1 млн обменов за 14 дней.

Anthropic заявляет, что среди перехваченных данных были сведения о слежке, которые компания связывает с пользователем, имеющим отношение к Народно‑освободительной армии Китая, чувствительный исходник и учётки китайского госпредприятия и базы данных связанной с Минобороны. Независимого подтверждения этих конкретных эпизодов в опубликованных материалах пока нет.

151 млн запросов для обучения Qwen

Отдельный кейс Anthropic связывает с Alibaba. С мая по июль компания обнаружила более 151 млн обращений к Claude через более чем 3500 аккаунтов, которые считает подставными. В некоторые дни поток доходил почти до 3 млн запросов. Anthropic считает, что собранные ответы использовались для улучшения моделей семейства Qwen.

Здесь уже сообщается о более знакомой схеме: множество аккаунтов, автоматизированные запросы и массовый сбор ответов сильной модели. Разница в масштабе. Anthropic называет эту кампанию крупнейшей попыткой дистилляции, с которой ей приходилось сталкиваться.

По данным компании, похожие операции проводили и другие китайские разработчики, в том числе Zhipu и Xiaomi. Но в этих случаях Anthropic сообщает именно о сборе данных для обучения, а не о подмене ответов в пользовательских сессиях.

Где проходит граница между дистилляцией и кражей

Сам по себе сбор ответов одной модели для обучения иной давно не является секретной техникой. Практически все крупные лаборатории используют синтетические данные и teacher models в том или ином виде.

В описанных Anthropic случаях вопрос в другом: как именно получались данные и что о происходящем знали пользователи.

Если организация создаёт набор синтетических запросов и прогоняет их через Claude, это одна история. Если она незаметно отправляет в Claude запросы реальных пользователей, наряду с их кодом и контекстом, — совсем другая.

А если затем ответ Claude возвращается этому же пользователю как результат другой модели, Claude превращается в скрытую часть чужого инференса. Занимательный отчет, особенно на фоне весов V4.1-Flash.