模型蒸馏攻击，即小型模型从大型模型输出中学习，构成了一种未被充分认识到的 AI 系统安全威胁。这些攻击可以绕过安全对齐，导致模型生成有害内容，尽管其“教师”模型有安全防护措施。此外，蒸馏还可以通过使攻击者能够以更低的成本复制高性能模型来促进知识产权盗窃，并且可以通过发布看似无害但随后被恶意更新的蒸馏模型来污染 AI 供应链。resk-logits 和 reskSecure 等运行时安全工具通过在 logits 层面过滤危险 token 来防御，防止它们被选为输出。 AI
影响 模型蒸馏攻击凸显了对运行时安全解决方案的需求，以防止 AI 模型和知识产权被滥用。
排序理由 该条目讨论了与 AI 模型相关的安全威胁和潜在防御措施，但并未宣布新模型、研究或重要的行业事件。
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