随着AI大模型的广泛应用与快速发展，其已成为网络攻击的重要目标。近期，等AI大模型频遭攻击，攻击者利用僵尸网络、UDP洪水攻击等手段，向服务器发送海量数据包，导致网络带宽和系统资源耗尽。这类资源消耗型攻击隐蔽性强、破坏性大，给AI技术的发展和应用带来了严峻挑战。白山云科技将深入剖析这类攻击的特征、手段及防御策略，为企业提供构建AI大模型网络安全防线的参考。

资源消耗型攻击的核心在于，攻击者通过污染或消耗目标系统的资源，如计算资源、训练数据等，来达到资源耗尽、瘫痪系统，以及损害系统性能，致使模型失效的目的。针对AI大模型的资源消耗型攻击主要包括以下四类：

1、API接口调用攻击：攻击者通过高频API调用消耗算力资源，伪装成正常用户请求，难以实时识别。在按调用量付费的商业模式下，这种攻击还会直接增加运营成本。

2、恶意注册攻击：攻击者利用自动化注册工具批量注册虚假账号，占用免费额度或试用资源，甚至盗用API密钥，发起持续推理请求，导致平台资源被过度占用。

3、大模型供应链投毒攻击：攻击者通过修改第三方库代码或污染训练数据，使模型在加载权重或执行其他操作时出现异常，导致模型性能下降或产生错误输出。

4、大模型循环占用算力资源攻击：攻击者构造恶意输入，如无限递归Prompt或超大上下文请求，使AI陷入无限循环或耗尽GPU显存，导致系统资源被大量占用。

防御策略

针对上述攻击手段，白山云科技提出以下防御策略：

1、针对API接口调用攻击：

实施限流策略，如Token Bucket算法，限制请求频率。

进行请求复杂度分析，基于Prompt长度/逻辑深度进行过滤。

构建用户行为画像，检测异常调用模式。

2、针对恶意注册攻击：

引入多因素认证，如手机/邮箱验证，提高注册门槛。

使用设备指纹识别技术，检测虚拟机/代理IP等异常注册行为。

实施资源分层控制，限制免费账户的资源使用。

3、针对大模型供应链投毒攻击：

进行数据来源可信验证，如哈希校验，确保训练数据的安全性。

审查依赖库签名，防止恶意代码注入。

实施模型行为动态监控，检测异常输出。

4、针对大模型循环占用算力资源攻击：

设置请求深度限制，如最大Token数/递归层数，防止无限循环。

实施容器资源硬隔离，为CPU/GPU设置配额，防止资源锁死。

建立弹性扩缩容熔断机制，防止资源过载。

白山云安全解决方案

白山云科技凭借在网络安全领域的创新技术探索和攻防实战经验，为AI大模型和AIGC企业提供专业安全解决方案。我们的云WAF产品能够精准识别与过滤攻击流量，实现应用层深度检测，并在攻击峰值期间实时阻断与防护。此外，我们还提供模型安全漏洞扫描、数据安全监测、威胁情报共享及应急响应服务等配套安全服务，为企业提供最强安全兜底。