防御蒸馏攻击需要一套综合性的策略，包括技术手段和制度保障。一些研究和专利也提出了具体方法：
| 防御策略 | 具体措施 | 说明 |
|---|---|---|
| 访问限制 | 速率限制与监控 | 限制API的调用频率和总量，并监控异常查询模式，如短时间内的大量重复提问。 |
| 输出干扰 | 输出扰动 | 在模型输出中引入轻微的随机性或噪声，在不影响正常用户体验的前提下，干扰攻击者收集精确数据。 |
| 主动防御 | 水印与对抗性测试 | 在模型输出中嵌入难以察觉的水印，便于事后追踪；主动模拟攻击来发现自身漏洞。 |
| 技术专利 | 反知识蒸馏方法 | 一种专利技术通过添加特殊设计的噪声，在保证模型预测精度损失小于5% 的前提下，使蒸馏攻击的成功率降低80% 以上。 |
蒸馏攻击已成为AI时代知识产权保护的重大挑战。它不仅威胁着大型科技公司的核心资产，也预示着未来所有部署了AI模型的企业都可能面临核心技术被窃取的风险。因此，保护AI模型本身已变得和数据保护同等重要。
除了这种通过外部接口进行的“克隆”攻击，你还想了解针对模型训练过程的“数据投毒”或“后门攻击”吗？这些也是AI安全领域的热点话题。
