Это не взлом. Это кражу интеллекта за чашечку кофе
В начале февраля 2026 года исследователи из Университета Карнеги-Меллон опубликовали отчет, который заставил Google, Anthropic и OpenAI пересмотреть свои бюджеты на безопасность. Оказалось, что модель Google Gemini Pro 2.5 можно склонировать с точностью 92% всего за $5 и 100,000 промптов.
Не взломать. Не обойти защиту. Склонировать. Как будто вы сфотографировали чужой Ferrari, распечатали на 3D-принтере и получили работающую копию.
К 12 февраля 2026 года уже зафиксировано 47 случаев успешного model extraction на коммерческих моделях. Самый громкий - клон Gemini Pro 2.5, размещенный на Hugging Face под видом "опенсорсной разработки".
Как работает кража? Проще, чем кажется
Атака выглядит элементарно. Злоумышленник берет датасет ShareGPT - публичную базу из миллионов диалогов пользователей с ChatGPT, Claude и Gemini. Фильтрует только промпты к Gemini. Получает 100,000+ пар "вопрос-ответ".
Дальше - магия fine-tuning. Берется открытая модель Llama 3.2 70B (или новая Llama 4, если она уже вышла к моменту чтения этой статьи). Настраивается на этих данных. Через 72 часа обучения на арендованной A100...
Готово. У вас есть Gemini, которая ведет себя как оригинал, но стоит в 1000 раз дешевле в эксплуатации.
1 Сбор тренировочных данных
ShareGPT - золотая жила. Пользователи сами выкладывают свои диалоги, включая системные промпты, тонкую настройку и даже попытки промпт-инъекций. Зачем ломать API, когда пользователи добровольно отдают все карты?
2 Выбор цели-донора
Gemini Pro 2.5 оказалась идеальной жертвой. Почему? У нее предсказуемые паттерны ответов, минимальный "творческий разброс" по сравнению с GPT-4.5 или Claude 3.5. Модель обучена давать консистентные ответы - это же преимущество для пользователей, но смерть для безопасности.
3 Fine-tuning на стероидах
Тут начинается техническая магия. Используется не просто стандартный fine-tuning, а adversarial training с подменой лосса. Модель-клонировщик учится не "правильно отвечать", а "отвечать так же, как Gemini". Разница тонкая, но критическая.
Вместо "объясни квантовую физику" модель получает задачу "ответь так, как ответила бы Gemini на вопрос о квантовой физике". Это меняет все.
Почему Google проморгал эту дыру?
Ответ простой: потому что все были заняты adversarial-атаками и промпт-инъекциями. Model extraction считался академической проблемой. "Кто будет клонировать нашу модель, если можно просто купить доступ?" - стандартная логика 2024-2025 годов.
Ошибка. Серьезная ошибка.
Клонированную модель можно:
- Запустить локально без ограничений API
- Модифицировать под свои нужды (добавить бэкдоры, убрать цензуру)
- Перепродавать как "альтернативу Gemini"
- Использовать для анализа уязвимостей оригинальной модели
По данным на февраль 2026, на теневых форумах уже продаются "коробочные решения" для model extraction. Цена: от $500 за скрипт до $5000 за полный сервис "клонируй любую модель".
А что с другими моделями?
GPT-4.5 держится лучше. У OpenAI другая архитектура - больше стохастичности в ответах, система динамического изменения стиля ответа. Клонировать сложнее, но возможно.
Claude 3.5 оказался устойчивее всех. Anthropic с самого начала заложила защиту от extraction в архитектуру. Случайные вариации ответов, встроенные водяные знаки в тексте (невидимые для человека, но детектируемые алгоритмами).
Но есть нюанс: защита Claude ломается, если у вас есть доступ к MCP-серверам или системным промптам. А их, как выяснилось, тоже выкладывают на ShareGPT.
Что делать, если вы разрабатываете модель?
Первое - перестать надеяться на NDА. Они не работают. Второе - принять, что вашу модель попытаются склонировать. Третье - внедрить реальную защиту.
| Метод защиты | Эффективность | Стоимость внедрения |
|---|---|---|
| Динамические водяные знаки | Высокая (обнаружение 95%) | Средняя |
| Стохастичность ответов | Средняя (затрудняет клонирование) | Низкая |
| Детекция атак в реальном времени | Высокая (блокировка 99% атак) | Высокая |
| Юридическое преследование | Низкая (международная юрисдикция) | Очень высокая |
Конкретные шаги, которые работают прямо сейчас
1. Мониторьте датасеты вроде ShareGPT на наличие своих промптов. Есть инструменты для автоматического поиска - используйте их.
2. Внедрите систему детекции model extraction атак. Если один IP запрашивает 1000+ промптов в день с похожими паттернами - это красный флаг.
3. Добавьте случайный шум в ответы. Не хаотичный, а контролируемый - чтобы сохранить качество, но сломать клонирование.
4. Регулярно проверяйте Hugging Face и GitHub на наличие своих клонов. Техническое расследование показывает, что 80% клонов находят именно там.
А что с open-source сообществом?
Тут интересный этический поворот. Многие разработчики в открытом доступе используют клонированные модели, даже не подозревая об этом. "О, отличная fine-tuned версия Llama для кодирования!" - скачивают, запускают, а внутри - 90% клон Gemini.
Проблема в том, что эти модели могут содержать backdoors или майнеры. Или просто сломаться в продакшене, потому что клон - всегда хуже оригинала.
Hugging Face уже начал внедрять проверки на model extraction, но это гонка вооружений. На каждую защиту находится новый метод обхода.
Будущее, которое уже наступило
К февралю 2026 года model extraction перестал быть теоретической угрозой. Это рыночная реальность. На черном рынке AI-моделей появились:
- Клоны корпоративных моделей для промышленного шпионажа
- "Разблокированные" версии цензурированных моделей
- Специализированные клоны (только для финансового анализа, только для медицинских диагнозов)
- Гибриды нескольких украденных моделей
И самое страшное: эта индустрия самофинансируется. Украл модель - продал клон - на вырученные деньги украл следующую.
Прогноз на 2026-2027: волна судебных исков от Google, OpenAI и Anthropic к хостинг-провайдерам, которые размещают клонированные модели. Первые иски уже готовятся.
Что делать прямо сейчас, если вы используете облачные модели?
1. Проверьте, не используете ли вы случайно клонированную модель. Есть инструменты для сравнения ответов с оригиналом.
2. Если работаете с конфиденциальными данными - запрашивайте у провайдера доказательства оригинальности модели.
3. Рассмотрите локальное развертывание. Да, это дороже. Зато вы точно знаете, что внутри.
4. Мониторьте безопасность своих AI-систем так же, как мониторите обычные серверы.
И главное - помните, что следующий клон может быть обучен на ваших же промптах. Не выкладывайте в открытый доступ диалоги с корпоративными моделями. Это все равно что оставлять ключи от сейфа на столе в кафе.
P.S. Если вы думаете, что ваша модель слишком маленькая, чтобы ее клонировали - ошибаетесь. В 2026 году клонируют все, что приносит деньги. Даже fine-tuned модели на 7 миллиардов параметров. Потому что это дешево. Потому что это работает. И потому что завтра это может быть ваша бизнес-модель.
