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大模型的廣泛應用與快速發展，其已成為網絡攻擊的重要目標。近期，DeepSeek等AI大模型頻遭攻擊，攻擊者利用僵尸網絡、UDP洪水攻擊等手段，向服務器發送海量數據包，導致網絡帶寬和系統資源耗盡。這類資源消耗型攻擊隱蔽性強、破壞性大，給AI技術的發展和應用帶來了嚴峻挑戰。白山云科技將深入剖析這類攻擊的特征、手段及防御策略，為企業提供構建AI大模型網絡安全防線的參考。
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的資源，如計算資源、訓練數據等，來達到資源耗盡、癱瘓系統，以及損害系統性能，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接口調用攻擊：攻擊者通過高頻API調用消耗算力資源，偽裝成正常用戶請求，難以實時識別。在按調用量付費的商業模式下，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，發起持續推理請求，導致平臺資源被過度占用。
3、大模型供應鏈投毒攻擊：攻擊者通過修改第三方庫代碼或污染訓練數據，使模型在加載權重或執行其他操作時出現異常，導致模型性能下降或產生錯誤輸出。
4、大模型循環占用算力資源攻擊：攻擊者構造惡意輸入，如無限遞歸Prompt或超大上下文請求，使AI陷入無限循環或耗盡GPU顯存，導致系統資源被大量占用。
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。
構建用戶行為畫像，檢測異常調用模式。
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。
使用設備指紋識別技術，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、針對大模型供應鏈投毒攻擊：
進行數據來源可信驗證，如哈希校驗，確保訓練數據的安全性。
審查依賴庫簽名，防止惡意代碼注入。
實施模型行為動態監控，檢測異常輸出。
4、針對大模型循環占用算力資源攻擊：
設置請求深度限制，如最大Token數/遞歸層數，防止無限循環。
實施容器資源硬隔離，為CPU/GPU設置配額，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絡安全領域的創新技術探索和攻防實戰經驗，為AI大模型和AIGC企業提供專業安全解決方案。我們的云WAF產品能夠精準識別與過濾攻擊流量，實現應用層深度檢測，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、數據安全監測、威脅情報共享及應急響應服務等配套安全服務，為企業提供最強安全兜底。
