Модельная экстракция: как клонируют Gemini и защищают свои модели в 2026 году

Копия за пять долларов и сто тысяч промптов

История взлома Google Gemini в 2025 году стала классикой жанра. Исследователи из университета Карнеги-Меллон показали, что можно создать функциональный клон Gemini 3 Pro, потратив всего $5 на API-вызовы и собрав 100 тысяч пар "вопрос-ответ".

Атака работала так просто, что становилось страшно. Никаких эксплойтов, нулевых дней или сложных инъекций. Просто методом тыка — отправляешь промпты через официальный API, получаешь ответы, а потом тренируешь на них свою модель.

Почему это работает? Архитектурная уязвимость

Большие языковые модели — не черные ящики в привычном смысле. Это вероятностные машины, которые учатся на данных. Любой их вывод — это данные. Достаточно собрать достаточно пар "input-output", и ты получаешь тренировочный датасет.

Модельная экстракция (model extraction) использует эту фундаментальную особенность. Атакующий не взламывает сервер, не крадет веса модели. Он просто эксплуатирует ее предназначение — генерировать текст.

• Дистилляция знаний: клон учится имитировать выход оригинальной модели
• Адаптивное квотирование: атакующий выбирает промпты, которые максимизируют информативность ответов
• Семантическое разнообразие: покрываются разные домены знаний модели

В случае с Gemini исследователи использовали технику, которую назвали "стратегическим семплированием". Вместо случайных промптов они отправляли те, что заставляли модель раскрывать архитектурные решения, стиль кодирования, даже внутренние ограничения.

Двойные стандарты Google: запрещаем другим то, что делаем сами

Здесь начинается юридический цирк. Условия использования Google Gemini явно запрещают "reverse engineering, decompilation, disassembly, перевод на другие языки или создание производных работ".

Но сам Google в 2024-2025 годах активно тренировал Gemini на выходах ChatGPT, Claude и других моделей. Промпт-инжиниринг через API конкурентов, сбор данных, дистилляция — стандартная практика для всех крупных игроков.

Когда исследователи опубликовали работу о взломе Gemini, Google ответила стандартной отпиской про "нарушение условий использования". Никаких технических исправлений, только юридические угрозы.

Между тем, аналогичные атаки работают против всех облачных моделей. Adversarial-атаки на Gemini и Grok показывают, что безопасность ИИ-моделей остается мифом.

Техническая кухня атаки: как это делается в 2026

Современная модельная экстракция — это не грубый скрапинг. Это хирургическая операция с пониманием архитектуры целевой модели.

Этап 1: Разведка

Определяем характеристики Gemini через API:

import google.generativeai as genai

# Анализируем поведение модели на разных типах промптов
test_prompts = [
    "Напиши функцию Python для сортировки слиянием",
    "Объясни квантовую запутанность как для пятилетнего",
    "Сгенерируй SQL-запрос для агрегации продаж по месяцам",
    "Что такое attention mechanism в трансформерах?"
]

# Собираем стилистические паттерны, структуру ответов,
# предпочтения в именовании переменных, длину ответов

Ключевая метрика — перплексия (perplexity) ответов. Низкая перплексия означает, что модель уверена в ответе, что ценно для обучения.

Этап 2: Стратегическое семплирование

Вместо случайных промптов используем несколько стратегий:

• Диверсификация: покрываем максимальное количество доменов знаний
• Глубина: задаем уточняющие вопросы по сложным темам
• Стилистика: просим объяснять на разных уровнях сложности

Исследователи из Карнеги-Меллон использовали технику "prompt chaining" — когда ответ на один промпт становится основой для следующего. Это позволяет глубоко исследовать конкретную тему.

Этап 3: Обучение клона

Собрав 100k пар, тренируем модель-студент. В 2026 году для этого чаще всего используют:

Обучение идет методом дистилляции знаний (knowledge distillation). Оригинальная Gemini — учитель, наша модель — студент. Студент учится не на исходных данных, а на предсказаниях учителя.

Защита: что реально работает в 2026 году

Юридические угрозы не работают. Условия использования нарушают все, включая самих провайдеров моделей. Нужны технические решения.

1Дифференциальная приватность

Добавляем шум в выходы модели. Не случайный шум, а рассчитанный так, чтобы сохранить полезность ответа для легитимного пользователя, но сделать ответы бесполезными для тренировки клона.

Проблема: шум ухудшает качество ответов. Особенно чувствительны кодогенерирующие модели — лишняя скобка ломает программу.

2Обнаружение атакующих паттернов

Атакующие запросы имеют статистические аномалии:

• Высокая частота запросов от одного пользователя
• Семантическое разнообразие выше среднего
• Отсутствие естественных пауз (человек делает перерывы)
• Запросы покрывают неестественно широкий спектр тем

Можно детектировать такие паттерны и замедлять ответы, добавлять капчи или блокировать аккаунт.

3Watermarking выходов

Встраиваем невидимые маркеры в сгенерированный текст. Маркеры статистически обнаруживаемы, но не влияют на читаемость.

Если кто-то обучит модель на наших водmarked данных, мы сможем доказать, что использовались наши выходы. Юридический инструмент, а не техническая защита.

Практический гайд: защищаем свой API

Допустим, вы разработали свою модель и открываете API. Вот пошаговый план защиты от модельной экстракции.

Шаг 1: Мониторинг и базовая аналитика

Прежде чем защищаться, нужно понять, атакуют ли вас. Реализуем сбор метрик:

# Пример метрик для отслеживания
metrics = {
    "requests_per_user": [],  # запросы в минуту
    "topics_diversity": [],   # энтропия тем запросов
    "response_consistency": [],  # насколько ответы предсказуемы
    "query_complexity": []    # сложность промптов
}

# Устанавливаем пороги аномалий:
# - >100 запросов/минуту
# - Энтропия тем > 4.0 (по шкале 0-5)
# - 95% ответов имеют низкую перплексию

Шаг 2: Rate limiting с интеллектом

Обычный rate limiting (100 запросов в час) бесполезен. Атакующий распределит запросы на несколько аккаунтов или будет ждать.

Нужен адаптивный лимитинг:

• Первые 100 запросов — полная скорость
• Следующие 100 — задержка 1 секунда между запросами
• Далее — капча или верификация email
• При обнаружении аномальных паттернов — постепенное замедление до 1 запроса в минуту

Шаг 3: Дифференциально-приватные ответы

Для чувствительных эндпоинтов (генерация кода, медицинские советы) добавляем шум:

import numpy as np

def add_privacy_noise(text, epsilon=0.1):
    """Добавляет дифференциально-приватный шум к ответу"""
    # Для текстовых моделей: слегка меняем порядок слов,
    # добавляем синонимы, изменяем структуру предложений
    
    # Для кода: меняем имена переменных, форматирование,
    # но сохраняем функциональность
    
    # Эпсилон контролирует баланс приватность/качество
    # epsilon=0.1 — хороший баланс для 2026 года
    
    return noisy_text

Шаг 4: Водяные знаки

Реализуем статистический watermark. В 2026 популярна техника KGW (Kirchenbauer et al. Watermark):

class WatermarkGenerator:
    def __init__(self, secret_key):
        self.key = secret_key
    
    def embed(self, text):
        """Встраивает водяной знак в текст"""
        # Алгоритм: выбираем подмножество токенов,
        # слегка смещаем их вероятности
        # Человек не заметит, но статистический тест обнаружит
        return watermarked_text
    
    def detect(self, text, threshold=0.05):
        """Обнаруживает водяной знак"""
        # Возвращает p-value
        # p < threshold — водяной знак обнаружен
        return p_value

Ошибки, которые все еще делают в 2026

Ошибка 1: Доверять только юридическим документам. ToS нарушают все, включая ваших конкурентов. Юридическая защита работает только против легальных компаний, не против исследователей или хакеров.

Ошибка 2: Считать, что сложная модель защищена лучше. На самом деле, чем сложнее модель, тем больше знаний она содержит, и тем ценнее каждый ее ответ для атакующего.

Ошибка 3: Игнорировать open-source альтернативы. Пока вы защищаете свою проприетарную модель, кто-то выпускает open-source аналог на Hugging Face. И ваш API внезапно становится не нужен.

Ошибка 4: Забывать про внутренние угрозы. Самый простой способ украсть модель — это когда сотрудник скачивает веса на флешку. Техническая защита API бесполезна против инсайдеров.

Будущее модельной экстракции: что ждет нас после 2026

Тренды, которые изменят ландшафт:

• Атаки с обратной связью: модели будут адаптировать промпты на основе предыдущих ответов, увеличивая эффективность сбора данных
• Мультимодальная экстракция: кража не только текстовых, но и vision, audio моделей
• Федеративное клонирование: распределенный сбор данных с тысяч устройств
• Юридическая нормализация: суды начнут признавать клонирование fair use в исследовательских целях

Самая интересная битва развернется вокруг конфиденциальности кода в облачных моделях. Если модель обучалась на вашем проприетарном коде, а кто-то склонировал эту модель — нарушена ли ваша интеллектуальная собственность?

К 2027 году мы увидим первые судебные прецеденты. И скорее всего, они будут не в пользу крупных вендоров. Потому что текущая практика — "мы можем копировать ваши данные, но вы не можете копировать наши модели" — юридически неустойчива.

Если вы разрабатываете модель в 2026, готовьтесь к тому, что ее склонируют. Вопрос не в "если", а в "когда". Лучшая стратегия — сделать клонирование экономически невыгодным (через дифференциальную приватность) и юридически рискованным (через watermarking), а не технически невозможным.

Потому что невозможного в этой области уже не осталось. Как показал кейс с Gemini за $5.