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Ciberseguridad

Anthropic afirma que siete laboratorios de IA con sede en China llevaron a cabo ataques de «destilación» de Claude a escala industrial

Fuente: The Hacker News Publicado: 11/09/2026 · 16:15 UTC
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Ciberseguridad Anthropic afirma que siete laboratorios de IA con sede en China llevaron a cabo ataques de «destilación» de Claude a escala industrial
Imagen: The Hacker News

Anth­ro­pic in­for­mó sobre la de­tec­ción y el blo­queo de ata­ques ma­si­vos de des­ti­la­ción no au­to­ri­za­da con­tra su sis­te­ma Clau­de, lle­va­dos a cabo por siete la­bo­ra­to­rios de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial lo­ca­li­za­dos en China. Aun­que la des­ti­la­ción de co­no­ci­mien­tos es una téc­ni­ca le­gí­ti­ma de en­tre­na­mien­to donde un mo­de­lo avan­za­do actúa como pro­fe­sor de uno más pe­que­ño, las cam­pa­ñas ilí­ci­tas ex­traen de forma clan­des­ti­na y a gran es­ca­la las ca­pa­ci­da­des de la pla­ta­for­ma sin per­mi­so, em­plean­do redes de cuen­tas fal­sas con datos de tar­je­tas de cré­di­to ro­ba­das y cre­den­cia­les de ac­ce­so.

Para lo­grar estos ac­ce­sos, los la­bo­ra­to­rios in­vo­lu­cra­dos uti­li­za­ron es­ta­cio­nes de re­trans­mi­sión o ser­vi­cios proxy que ge­ne­ran miles de per­fi­les fal­sos, ade­más de com­prar trans­crip­cio­nes de in­ter­ac­cio­nes a re­ven­de­do­res ex­ter­nos o des­viar en se­cre­to las pe­ti­cio­nes de sus pro­pios usua­rios hacia Clau­de. Entre las ac­cio­nes de­tec­ta­das se iden­ti­fi­ca­ron múl­ti­ples cam­pa­ñas es­pe­cí­fi­cas vin­cu­la­das a ope­ra­do­res de en­ti­da­des como Ali­ba­ba, Moonshot, Deep­Seek, Zhipu, Xiao­mi, Sen­se­Ti­me y Mi­ni­Max, las cua­les re­co­lec­ta­ron mi­llo­nes de in­ter­ac­cio­nes para ex­traer datos de ra­zo­na­mien­to y me­jo­rar sus pro­pios mo­de­los.

Como res­pues­ta a estas ma­nio­bras, Anth­ro­pic ha im­ple­men­ta­do me­di­das que in­clu­yen la prohi­bi­ción de cuen­tas de re­ven­de­do­res o aque­llas pro­ce­den­tes de re­gio­nes sin so­por­te ofi­cial que no lo­gren ve­ri­fi­car su iden­ti­dad. Asi­mis­mo, la com­pa­ñía ac­tua­li­zó sus mo­de­los para que re­su­man su ra­zo­na­mien­to in­terno antes de con­tes­tar y aña­dió sis­te­mas de pro­tec­ción que evi­tan la al­te­ra­ción de las ins­truc­cio­nes y men­sa­jes en con­ver­sa­cio­nes de múl­ti­ples tur­nos, di­fi­cul­tan­do así el apro­ve­cha­mien­to de los datos sus­traí­dos.