সংবাদে ফিরে যান
নিরাপত্তাAI Understanding ব্রিফিং

Anthropic চীনা AI ল্যাব থেকে 190 মিলিয়ন পাতন আক্রমণের রিপোর্ট করেছে

Anthropic প্রকাশ করেছে যে Alibaba, Moonshot, এবং DeepSeek সহ প্রধান চীনা AI ল্যাবগুলি তাদের নিজস্ব মডেল প্রশিক্ষণের জন্য যুক্তিযুক্ত ডেটা বের করার জন্য জালিয়াতি অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে মে এবং জুলাইয়ের মধ্যে Claude এর বিরুদ্ধে প্রায় 190 মিলিয়ন পাতন আক্রমণ শুরু করেছে।

4 min readRead the original reporting
Source-provided image accompanying Anthropic reports 190 million distillation attacks from Chinese AI labs
অ্যাট্রিবিউটেড রিপোর্টিংউৎস রেকর্ড করা হয়েছে
প্রকাশক
businessinsider.com
উৎস লিঙ্ক
businessinsider.comhttps://www.businessinsider.com/china-ai-labs-millions-distillation-attacks-anthropic-claude-2026-9
উত্স প্রকার
একটি নিউজ আউটলেট দ্বারা রিপোর্ট করা - একটি প্রথম পক্ষের নথি নয়।

যা আমরা স্বাধীনভাবে নিশ্চিত করতে পারিনি: এই দাবি নামযুক্ত আউটলেট দায়ী করা হয়. আমরা এটি একটি প্রথম পক্ষের নথির বিরুদ্ধে যাচাই করিনি৷ (businessinsider.com)

প্রসঙ্গএটি 60 সেকেন্ডে বুঝুন

এখানে শুরু করুন

মূল পদ

পাতন
একটি বড় শিক্ষক মডেল থেকে একটি ছোট ছাত্র মডেলে জ্ঞান সংকুচিত করা।
নিজেকে পরীক্ষা করুনএআই এথিক্স কুইজ

কি হয়েছে

Anthropic চীনা AI প্রতিযোগীদের দ্বারা বড় আকারের পাতন আক্রমণের বিবরণ দিয়ে একটি প্রতিবেদন প্রকাশ করেছে। কোম্পানি জানিয়েছে যে Alibaba, Moonshot, DeepSeek, Zhipu, এবং Xiaomi যৌথভাবে মে থেকে জুলাই পর্যন্ত Claude এর সাথে প্রায় 190 মিলিয়ন দূষিত মিথস্ক্রিয়া তৈরি করেছে। এই আক্রমণগুলিতে প্রশিক্ষণের ডেটা সংগ্রহের জন্য গার্হস্থ্য মডেলগুলির জন্য Claude-এ অভিপ্রেত ব্যবহারকারীর প্রশ্নগুলিকে রাউটিং করা জড়িত, আলিবাবা 3,500টি জালিয়াতি অ্যাকাউন্টের মাধ্যমে 151 মিলিয়নেরও বেশি এক্সচেঞ্জের জন্য অ্যাকাউন্ট করে৷

Anthropic বৃহস্পতিবার একটি প্রতিবেদন প্রকাশ করেছে যে পাঁচটি প্রধান চীনা AI ল্যাব — Alibaba, Moonshot, DeepSeek, Zhipu, এবং Xiaomi — মে থেকে জুলাইয়ের মধ্যে তার Claude মডেলের বিরুদ্ধে প্রায় 190 মিলিয়ন পাতন আক্রমণ পরিচালনা করেছে৷ ডিস্টিলেশন অ্যাটাকগুলির মধ্যে রয়েছে উন্নত মডেলের আউটপুট ব্যবহার করে কম উন্নত মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, কার্যকরভাবে প্রতিযোগীদের সরাসরি সহযোগিতা ছাড়াই Anthropic-এর মালিকানা ক্ষমতার সুবিধা নিতে দেয়।

প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে যে DeepSeek এবং Moonshot AI তাদের নিজস্ব মডেলের জন্য Claude-এ উদ্দিষ্ট ব্যবহারকারীর অনুরোধগুলিকে পুনরায় রুট করেছে৷ Anthropic জুলাই মাসে 14-দিনের ব্যবধানে মুনশট দ্বারা 23 মিলিয়ন এবং DeepSeek দ্বারা 12.1 মিলিয়ন রিরুটিং রেকর্ড করেছে৷ উপরন্তু, Anthropic দাবি করেছে যে এই অনুরোধগুলির মধ্যে কিছু সংবেদনশীল ডেটা প্রকাশ করেছে, যার মধ্যে একটি PLA-অধিভুক্ত ব্যবহারকারীর CCTV ফুটেজ এবং একটি সামরিক ঠিকাদার দ্বারা জমা দেওয়া একটি রাশিয়ান সরকারী ডাটাবেস থেকে তথ্য রয়েছে৷

3,500টি প্রতারণামূলক অ্যাকাউন্টের মাধ্যমে 151 মিলিয়নের বেশি এক্সচেঞ্জ সহ আলিবাবাকে সবচেয়ে বড় অপরাধী হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছিল। এই অ্যাকাউন্টগুলি Claude কে তার যুক্তি প্রক্রিয়াগুলি আউটপুট করার জন্য প্ররোচিত করেছিল, যা তখন আলিবাবার Qwen মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল। Anthropic একই ধরনের আক্রমণের জন্য Z.ai কে অভিযুক্ত করেছে এবং উল্লেখ করেছে যে Xiaomi তার MiMo মডেলগুলির সাথে ব্যবহারকারীর চ্যাট রেকর্ড করেছে এবং প্রশিক্ষণের ডেটা তৈরি করতে তাদের Claude-এ খাওয়ানো হয়েছে৷

এই হুমকিগুলির প্রতিক্রিয়া হিসাবে, Anthropic বলেছে যে এটি সন্দেহজনক কার্যকলাপ নিষিদ্ধ করতে এবং অন্যান্য মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য তাদের উপযোগিতা সীমিত করার জন্য যুক্তি প্রতিলিপিগুলির বিশদ বিবরণ কমাতে নতুন সুরক্ষা ব্যবস্থা প্রয়োগ করেছে৷ চীন, রাশিয়া বা ইরান থেকে কাজ করতে দেখা যাচ্ছে এমন ব্যবহারকারীদের জন্যও কোম্পানির পরিচয় যাচাইকরণের প্রয়োজন হবে, যেখানে Claude আনুষ্ঠানিকভাবে উপলব্ধ নয়। অভিযুক্ত কোম্পানির প্রতিনিধিরা বিজনেস ইনসাইডারের প্রশ্নের জবাব দেননি, এবং Anthropic রিপোর্টের বাইরে অতিরিক্ত মন্তব্য প্রদান করেনি।

উত্স বিবরণ: businessinsider.com ↗

কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ

এই ঘটনাটি বিশ্বব্যাপী AI ল্যান্ডস্কেপে একটি উল্লেখযোগ্য নিরাপত্তা এবং বুদ্ধিবৃত্তিক সম্পত্তির দুর্বলতা তুলে ধরে। বিশদ যুক্তির প্রতিলিপি বের করে, প্রতিযোগীরা তাদের নিজস্ব ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলির বিকাশকে ত্বরান্বিত করতে পারে, সম্ভাব্যভাবে মার্কিন-ভিত্তিক ল্যাবগুলির সাথে সক্ষমতার ব্যবধানকে সংকুচিত করে। এই আক্রমণগুলির সময় সংবেদনশীল সরকারী এবং সামরিক তথ্যের উন্মোচন উন্নত AI সিস্টেমগুলিতে অযাচাইকৃত অ্যাক্সেসের ঝুঁকিগুলিকে আরও আন্ডারস্কোর করে, যা Anthropic কে কঠোর পরিচয় যাচাইকরণ এবং আউটপুট বিধিনিষেধ প্রয়োগ করতে প্ররোচিত করে।

এই আক্রমণের স্কেল বৌদ্ধিক সম্পত্তি এবং গণনাগত সুবিধার একটি উল্লেখযোগ্য স্থানান্তর প্রতিনিধিত্ব করে। যুক্তির চেইনগুলি বের করে, চীনা ল্যাবগুলি মার্কিন ভিত্তিক এআই কোম্পানিগুলির প্রযুক্তিগত নেতৃত্বকে চ্যালেঞ্জ করে প্রতিযোগিতামূলক সীমান্ত মডেলগুলি বিকাশের জন্য প্রয়োজনীয় সময় এবং খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারে।

এই মিথস্ক্রিয়াগুলির সময় সংবেদনশীল সরকারী এবং সামরিক তথ্যের প্রকাশ গুরুতর নিরাপত্তা উদ্বেগ উত্থাপন করে। এটি পরামর্শ দেয় যে উন্নত AI সিস্টেমগুলি সামাজিক প্রকৌশল বা প্রতারণামূলক অ্যাকাউন্ট তৈরির মাধ্যমে ডেটা ফাঁসের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে, সম্ভাব্যভাবে একাধিক দেশের জাতীয় নিরাপত্তা স্বার্থের সাথে আপস করতে পারে।

এই ঘটনাটি এআই মডেল অ্যাক্সেস এবং ডেটা সার্বভৌমত্ব সম্পর্কিত নিয়ন্ত্রক পদক্ষেপকে ত্বরান্বিত করতে পারে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের আইন প্রণেতারা ইতিমধ্যেই এই ধরনের হামলার মোকাবেলা করার জন্য আইন প্রণয়নের আহ্বান জানিয়েছেন, এবং এই প্রতিবেদনটি এমন সুনির্দিষ্ট প্রমাণ সরবরাহ করে যা আন্তঃসীমান্ত AI ডেটা প্রবাহ এবং রপ্তানি নিয়ন্ত্রণের বিষয়ে নীতি বিতর্ককে প্রভাবিত করতে পারে।

Interactive Mechanism

ইন্টারেক্টিভ মেকানিজম: এটা আসলে কিভাবে কাজ করে

এই বিকাশের পিছনে অন্তর্নিহিত প্রযুক্তিটি ইন্টারেক্টিভভাবে অন্বেষণ করুন।

Thinking Budget (Test-Time Tokens):1,024 tokens
Complex Accuracy79%Math & Code Logic
Latency3.2sTime to first full output
Inference Cost$0.0092Per query estimated
Reasoning StyleStep VerificationInternal chain depth
Active Thinking Trace:
1Deconstruct user problem into formal constraints
2Propose candidate hypotheses & step-by-step calculation
3Self-correction: Backtrack and refute subtle edge cases
4Exhaustive consistency check & final output synthesis
Core takeaway: Test-time compute fundamentally changes AI economics. Instead of only scaling during pre-training, giving reasoning models more tokens at inference time allows them to systematically solve PhD-level STEM problems.
ইন্টারেক্টিভ কনসেপ্ট চেক+10 Points
AI Ethics Quiz

Why can ethical evaluation not be reduced to one model score?

পরবর্তী কি দেখতে

AI ডেটা নিষ্কাশন এবং আন্তঃসীমান্ত ডেটা প্রবাহের বিষয়ে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং চীনে আইনী প্রতিক্রিয়ার জন্য মনিটর করুন৷ মডেল পাতন রোধ করতে Anthropic এবং অন্যান্য AI প্রদানকারীদের কাছ থেকে আরও প্রযুক্তিগত প্রতিকারের জন্য দেখুন। অভিযুক্ত চাইনিজ ল্যাবগুলি প্রকাশ্যে অভিযোগের জবাব দেয় কিনা বা স্বাধীন অডিট ডেটা ফাঁসের মাত্রা যাচাই করে কিনা তা পর্যবেক্ষণ করুন।

AI ডেটা নিষ্কাশন, মডেল পাতন এবং আন্তঃসীমান্ত ডেটা গোপনীয়তার বিষয়ে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং চীনে আইনী উন্নয়ন। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র বিদেশী সংস্থাগুলির জন্য এআই মডেল অ্যাক্সেসের উপর কঠোর প্রবিধান প্রবর্তন করতে পারে, অন্যদিকে চীন তার নিজস্ব ডেটা সুরক্ষা ব্যবস্থার সাথে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে।

পাতন আক্রমণ প্রতিরোধ করার জন্য AI প্রদানকারীদের কাছ থেকে প্রযুক্তিগত পাল্টা ব্যবস্থা। এর মধ্যে আরও শক্তিশালী পরিচয় যাচাইকরণ, হার সীমিতকরণ, এবং প্রতিযোগী মডেলদের প্রশিক্ষণের জন্য তাদের উপযোগিতা কমাতে মডেল আউটপুটগুলির অস্পষ্টতা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

অভিযুক্ত চীনা এআই ল্যাব থেকে জনসাধারণের প্রতিক্রিয়া। একটি অস্বীকার বা স্পষ্টীকরণ অতিরিক্ত প্রসঙ্গ সরবরাহ করতে পারে, যখন নীরবতাকে নির্বোধ ভর্তি হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। আক্রমণের স্কেলের স্বাধীন অডিট বা তৃতীয় পক্ষের যাচাইকরণও তাৎপর্যপূর্ণ হবে।

সম্পর্কিত গাইড এবং কুইজ

এআই নীতিশাস্ত্রএআই মডেল ব্যাখ্যা করা হয়েছেএআই নিরাপত্তাআপনি যা জানেন তা পরীক্ষা করুন - একটি বিনামূল্যের এআই কুইজ চেষ্টা করুনআমাদের শব্দকোষে একটি AI শব্দ দেখুনএআই রেগুলেশন ট্র্যাকার অনুসরণ করুন
এই দরকারী পাওয়া গেছে?