一、大模型安全的核心威胁：窃取与剽窃的双重挑战

在人工智能技术快速发展的背景下，大模型已成为企业核心竞争力的重要组成部分。然而，模型窃取（Model Stealing）与模型剽窃（Model Plagiarism）作为两类新型安全威胁，正以隐蔽且高效的方式威胁着模型资产的安全。

模型窃取指攻击者通过逆向工程、数据窃取或参数提取等手段，非法获取模型的内部结构、权重参数或训练数据，最终复现或部分复现模型功能。其典型场景包括：通过API接口的输入输出对（Input-Output Pairs）训练替代模型（Surrogate Model），或利用侧信道攻击（Side-Channel Attack）推断模型架构。例如，攻击者可能通过发送大量精心设计的查询请求，记录模型的响应结果，进而训练出一个功能相似的“盗版模型”。

模型剽窃则更侧重于知识产权的侵犯，表现为未经授权直接复制、修改或使用他人模型的代码、结构或训练数据。此类行为可能涉及开源模型的违规使用（如未遵守许可证条款）、商业模型的代码抄袭，甚至通过模型微调（Fine-Tuning）掩盖剽窃行为。例如，某企业可能将开源模型的权重文件稍作修改后，作为自有产品发布，从而规避技术原创性的审查。

两类威胁的本质区别在于：窃取侧重于技术层面的非法获取，而剽窃更关注法律与伦理层面的违规使用。但二者均可能导致企业模型资产贬值、竞争优势丧失，甚至引发法律纠纷。

二、攻击路径解析：从技术原理到实施手段

1. 模型窃取的技术路径

模型窃取的核心在于通过有限信息重构模型。其常见方法包括：

• 替代模型训练：攻击者通过API接口提交查询请求，收集输入输出对，训练一个与目标模型功能相似的替代模型。例如，使用公开数据集生成大量查询，记录目标模型的分类结果，再通过监督学习训练替代模型。
• 梯度窃取（Gradient Stealing）：针对联邦学习（Federated Learning）场景，攻击者通过分析模型更新过程中的梯度信息，推断其他参与方的模型参数。
• 侧信道攻击：利用模型运行时的物理特征（如计算时间、内存占用）推断模型结构。例如，通过测量模型处理不同长度输入的时间差异，推测其层数或神经元数量。

2. 模型剽窃的实施手段

模型剽窃通常涉及以下操作：

• 代码直接复制：攻击者直接复制开源模型的代码或权重文件，仅修改模型名称或接口参数后发布。
• 结构剽窃：通过修改模型层数、激活函数等超参数，掩盖剽窃行为。例如，将ResNet的残差块数量从50层改为51层，并声称是“自主研发”。
• 数据剽窃：未经授权使用他人训练数据集，或通过数据爬取技术窃取专有数据。例如，某公司可能通过爬取竞争对手的用户评论数据训练情感分析模型。

三、防御策略：从技术防护到法律合规

1. 技术防护措施

（1）模型水印技术

通过嵌入不可见的水印信息（如特定噪声模式或参数扰动），标记模型所有权。例如，在训练过程中向权重参数添加微小扰动，使模型在特定输入下输出预设结果，从而验证模型来源。

（2）API访问控制

限制API的查询频率、输入长度及输出详细程度。例如，设置每秒最大查询数（QPS），或对输出结果进行模糊化处理（如仅返回分类标签而非概率分布）。

（3）差分隐私保护

在训练数据中添加噪声，防止通过输入输出对逆向推断模型参数。例如，使用拉普拉斯机制（Laplace Mechanism）对梯度更新进行扰动，确保单个数据点对模型的影响不可见。

（4）模型加密与安全计算

采用同态加密（Homomorphic Encryption）或安全多方计算（Secure Multi-Party Computation），使模型在加密状态下完成推理。例如，使用微软的SEAL库实现同态加密，确保模型权重在推理过程中始终处于加密状态。

2. 法律与合规手段

（1）明确知识产权归属

在模型开发过程中，通过版权登记、专利申请或开源许可证（如Apache 2.0、MIT）明确模型所有权。例如，开源模型需在LICENSE文件中清晰标注使用条款，禁止未经授权的商业使用。

（2）合同约束与审计

与企业内部员工或第三方合作伙伴签订保密协议（NDA），明确模型资产的使用范围。定期进行代码审计，检测是否存在未经授权的模型复制或修改行为。

（3）监测与取证技术

利用模型指纹（Model Fingerprinting）技术，通过分析模型输出特征（如特定输入下的激活模式）识别剽窃行为。例如，OpenAI的GPT模型可通过输出文本的统计特征（如词频分布）验证其来源。

四、企业实践建议：构建全生命周期安全体系

1. 开发阶段：采用模块化设计，将模型拆分为多个独立组件，降低单点被窃取的风险。例如，将特征提取层与分类层分离，通过加密通道传输中间结果。
2. 部署阶段：使用容器化技术（如Docker）隔离模型环境，限制对模型文件的直接访问。同时，部署入侵检测系统（IDS）监控异常查询行为。
3. 运维阶段：定期更新模型版本，废弃旧版API接口。例如，每季度发布新模型时，同步关闭旧版API的访问权限。
4. 应急响应：建立模型安全事件响应流程，明确窃取或剽窃事件发生后的取证、法律诉讼及公关策略。例如，与网络安全公司合作，快速定位攻击来源并固定证据。

五、未来展望：技术演进与安全挑战

随着大模型规模的扩大（如GPT-4的1.8万亿参数），窃取与剽窃的攻击面也在扩展。未来，防御技术需向自动化、智能化方向发展，例如利用对抗样本（Adversarial Examples）检测替代模型，或通过区块链技术实现模型使用记录的不可篡改。

同时，法律与伦理框架需进一步完善。例如，明确模型窃取的刑事责任，或建立国际模型知识产权保护协定。企业和开发者需持续关注技术动态与合规要求，将安全融入模型开发的全生命周期。

大模型安全是一场持久战，唯有通过技术防护、法律约束与行业协作的有机结合，才能有效抵御窃取与剽窃的威胁，守护人工智能时代的核心资产。