白山云科技：針對AI大模型的資源消耗型攻擊分析及防御策略
一、引言
隨著AI大模型的廣泛應(yīng)用與快速發(fā)展，其已成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的重要目標。近期，DeepSeek等AI大模型頻遭攻擊，攻擊者利用僵尸網(wǎng)絡(luò)、UDP洪水攻擊等手段，向服務(wù)器發(fā)送海量數(shù)據(jù)包，導致網(wǎng)絡(luò)帶寬和系統(tǒng)資源耗盡。這類資源消耗型攻擊隱蔽性強、破壞性大，給AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。白山云科技將深入剖析這類攻擊的特征、手段及防御策略，為企業(yè)提供構(gòu)建AI大模型網(wǎng)絡(luò)安全防線的參考。
二、資源消耗型攻擊概覽
資源消耗型攻擊的核心在于，攻擊者通過污染或消耗目標系統(tǒng)的資源，如計算資源、訓練數(shù)據(jù)等，來達到資源耗盡、癱瘓系統(tǒng)，以及損害系統(tǒng)性能，致使模型失效的目的。針對AI大模型的資源消耗型攻擊主要包括以下四類：
1、API接口調(diào)用攻擊：攻擊者通過高頻API調(diào)用消耗算力資源，偽裝成正常用戶請求，難以實時識別。在按調(diào)用量付費的商業(yè)模式下，這種攻擊還會直接增加運營成本。
2、惡意注冊攻擊：攻擊者利用自動化注冊工具批量注冊虛假賬號，占用免費額度或試用資源，甚至盜用API密鑰，發(fā)起持續(xù)推理請求，導致平臺資源被過度占用。
3、大模型供應(yīng)鏈投毒攻擊：攻擊者通過修改第三方庫代碼或污染訓練數(shù)據(jù)，使模型在加載權(quán)重或執(zhí)行其他操作時出現(xiàn)異常，導致模型性能下降或產(chǎn)生錯誤輸出。
4、大模型循環(huán)占用算力資源攻擊：攻擊者構(gòu)造惡意輸入，如無限遞歸Prompt或超大上下文請求，使AI陷入無限循環(huán)或耗盡GPU顯存，導致系統(tǒng)資源被大量占用。
三、防御策略
針對上述攻擊手段，白山云科技提出以下防御策略：
1、針對API接口調(diào)用攻擊：
實施限流策略，如Token Bucket算法，限制請求頻率。
進行請求復雜度分析，基于Prompt長度/邏輯深度進行過濾。
構(gòu)建用戶行為畫像，檢測異常調(diào)用模式。
2、針對惡意注冊攻擊：
引入多因素認證，如手機/郵箱驗證，提高注冊門檻。
使用設(shè)備指紋識別技術(shù)，檢測虛擬機/代理IP等異常注冊行為。
實施資源分層控制，限制免費賬戶的資源使用。
3、針對大模型供應(yīng)鏈投毒攻擊：
進行數(shù)據(jù)來源可信驗證，如哈希校驗，確保訓練數(shù)據(jù)的安全性。
審查依賴庫簽名，防止惡意代碼注入。
實施模型行為動態(tài)監(jiān)控，檢測異常輸出。
4、針對大模型循環(huán)占用算力資源攻擊：
設(shè)置請求深度限制，如最大Token數(shù)/遞歸層數(shù)，防止無限循環(huán)。
實施容器資源硬隔離，為CPU/GPU設(shè)置配額，防止資源鎖死。
建立彈性擴縮容熔斷機制，防止資源過載。
四、白山云安全解決方案
白山云科技憑借在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的創(chuàng)新技術(shù)探索和攻防實戰(zhàn)經(jīng)驗，為AI大模型和AIGC企業(yè)提供專業(yè)安全解決方案。我們的云WAF產(chǎn)品能夠精準識別與過濾攻擊流量，實現(xiàn)應(yīng)用層深度檢測，并在攻擊峰值期間實時阻斷與防護。此外，我們還提供模型安全漏洞掃描、數(shù)據(jù)安全監(jiān)測、威脅情報共享及應(yīng)急響應(yīng)服務(wù)等配套安全服務(wù)，為企業(yè)提供最強安全兜底。
