Sistematik tehdit: ABD, Çinli AI şirketlerini modellerini 'çalmakla' suçluyor
CISA, NSA ve FBI, DeepSeek, Moonshot, Alibaba gibi Çinli yapay zeka şirketlerinin 2024 sonlarından itibaren GPT, Claude, Gemini ve Grok gibi ABD modellerinden milyarlarca token çekerek endüstriyel ölçekli bilgi distilasyonu gerçekleştirdiğini ve bu duruma karşı anormal istek tespiti, kullanım oranı izleme ve yanıtların kısmen değiştirilmesi gibi...
ABD Ulusal Güvenlik Ajansı (NSA), Federal Soruşturma Bürosu (FBI) ve Siber Güvenlik ve Altyapı Güvenliği Ajansı (CISA) ortaklaşa yayımladıkları güvenlik danışmanlığında, Çin merkezli yapay zeka şirketlerinin Amerikan sınır ötesi modellerine yönelik “agresif, kötü niyetli ve hedefli” bilgi distilasyonu faaliyetleri yürüttüğünü duyurdu.
Bilgi distilasyonu, büyük bir ön‑eğitimli modelin (öğretmen) öğrenimlerini daha küçük bir modele (öğrenci) aktararak model boyutunu küçültüp performansı koruma amacını taşıyan bir makine öğrenimi tekniği olarak tanımlanıyor. Teknik olarak yasal ve araştırma amaçlı kullanılan bu yöntem, raporda Çinli firmalar tarafından kötüye kullanılmakta; büyük modelden alınan yanıtlar üzerinden kendi modellerini hızla geliştirdikleri iddia edildi.
DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun ve Z.AI gibi şirketlerin, Claude, GPT, Gemini ve Grok gibi ABD’nin en gelişmiş yapay zeka modellerinden 2024 sonlarından itibaren milyarlarca token elde ettiği ve bu süreçte çok sayıda hesap, farklı API erişim noktaları, çeşitli bulut hizmet sağlayıcıları, üçüncü‑taraf AI toplayıcıları, proxy hizmetleri ve “transfer istasyonları” gibi altyapıları kullandığı bildirildi. Çinli firmaların geliştirdiği modeller arasında DeepSeek R1 ve V3, Moonshot’un Kimi‑K2 ve Kimi‑K3, MiniMax’in M2 modelleri bulunurken, hedef alınan ABD modelleri GPT‑4, Claude 3.7, Gemini 2.5 Flash Preview, Claude Fable 5, GPT‑5 ve benzerlerini kapsıyor.
CISA, bu faaliyetlerin muhtemelen Çin hükümetinin bilgisi dahilinde gerçekleştirildiğini vurguladı. Ajanslar, ABD yapay zeka şirketlerine anormal ve kötü niyetli istemleri, şüpheli hesapları, ağ trafiğini ve kullanım kalıplarını tespit etmelerini, abonelik‑kullanım oranlarını ve yeni hesapların anlık maksimum tüketimini izlemelerini önerdi.
Ayrıca, şüpheli distilasyon girişimlerine karşı yanıtların kısmen değiştirilerek saldırganların kazancının azaltılması ve model sağlayıcıları, bulut platformları ve API toplayıcıları arasında bilgi paylaşımının artırılması gerektiği belirtildi. Bu gelişme, ABD’nin yapay zeka alanındaki teknolojik liderliğine yönelik sistematik bir tehdit olarak değerlendiriliyor ve endüstriyel ölçekli bilgi distilasyonuna karşı koordineli bir savunma stratejisinin tüm ekosistemde hayata geçirilmesi gerektiği vurgulandı..