এনএসএ, সিআইএসএ, এফবিআই মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে চীন-ভিত্তিক এআই ফার্মগুলি ডিস্টিল বর্ডার মডেলকে সতর্ক করেছে

ন্যাশনাল সিকিউরিটি এজেন্সি, সাইবার সিকিউরিটি অ্যান্ড ইনফ্রাস্ট্রাকচার সিকিউরিটি এজেন্সি এবং ফেডারেল ব্যুরো অফ ইনভেস্টিগেশন 8 সেপ্টেম্বর, 2026 এ একটি যৌথ সাইবার সিকিউরিটি অ্যাডভাইজরি জারি করেছে, যাতে সতর্ক করা হয়েছে যে চীন ভিত্তিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোম্পানিগুলি সীমারেখা থেকে ন্যূনতম ইউএস এআই 2 মিমি-স্কেল 2 মিমি-স্কেল 2 মডেলের মাধ্যমে সীমানা রেখা থেকে মালিকানার ক্ষমতা বের করে আসছে। স্কিমিং প্রচারণা

উপদেষ্টা মনোনীত AA26-251A-এ, এজেন্সিগুলি বলে যে এই প্রচারাভিযানগুলি কোম্পানির AI উন্নয়ন কৌশলের “মূল গঠন – শুধু একটি পরিপূরক নয়”। পরামর্শ অনুসারে, স্পষ্টতই চীনা সরকারের জ্ঞানের সাথে, DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun এবং Z.AI ক্লাউড, GPT, জেমিনি এবং গ্রোকের সংস্করণ সহ মার্কিন ফ্রন্টলাইন মডেলগুলি থেকে মিলিয়ন মিলিয়ন এক্সচেঞ্জ এবং অনুরোধের মাধ্যমে বিলিয়ন টোকেন বের করেছে। সংস্থাগুলি বলেছে যে কার্যকলাপটি মার্কিন কোম্পানিগুলির পরিষেবার শর্তাবলী লঙ্ঘন করে এবং মার্কিন প্রযুক্তি নেতৃত্বকে হুমকি দেয়৷

CISA-এর পরামর্শের ঘোষণা একটি মেশিন লার্নিং কৌশল হিসাবে জ্ঞান পাতনকে বর্ণনা করে যা একটি বৃহত্তর, আরও সক্ষম মডেলের আউটপুট ব্যবহার করে একটি কম সক্ষম মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়। যদিও একটি বৈধ প্রশিক্ষণ পদ্ধতি, CISA বলে, এটিকে বৈধভাবে বিকাশ করার চেয়ে কম সময়ে এবং কম খরচে প্রতিযোগীদের কাছ থেকে দক্ষতা অর্জনের জন্য অপব্যবহার করা যেতে পারে। CISA ভারপ্রাপ্ত পরিচালক নিক অ্যান্ডারসেন বলেছেন, “আমরা দৃঢ়ভাবে AI কোম্পানিগুলিকে তাদের প্ল্যাটফর্মগুলিকে জ্ঞান-পাতনকারী প্রচারাভিযানগুলি থেকে রক্ষা করার জন্য অবিলম্বে পদক্ষেপ নেওয়ার জন্য অনুরোধ করছি যা আমেরিকান কোম্পানিগুলির জন্য অগ্রগতির ব্যবধান বন্ধ করার হুমকি দেয়”।

ডিপসিক, মুনশট এআই এবং অন্যান্যদের জন্য অ্যাট্রিবিউট করা হয়েছে

পরামর্শ অনুসারে, DeepSeek 2024 সালের প্রথম দিকে প্রকাশিত R1 সহ তার মডেলগুলির জন্য সিন্থেটিক প্রশিক্ষণের ডেটা তৈরি করতে কমপক্ষে 2024 সালের শেষ থেকে মার্কিন ফ্রন্ট-এন্ড মডেলগুলির বিরুদ্ধে একটি সংগঠিত পরিমার্জন অভিযান পরিচালনা করেছে৷ সংস্থাগুলি বলে যে DeepSeek চিন্তা করার ক্ষমতা, বিশেষ অপ্টিমাইজেশান এবং ডোমেনকে লক্ষ্য করেছে যা কোম্পানির এবং পাবলিক কোম্পানির নির্দিষ্ট গবেষণার ফাংশন এবং খরচ কমিয়ে দেয়৷ $5.6 মিলিয়নের প্রশিক্ষণ খরচ বিভ্রান্তিকর কারণ এতে দূষিত পাতনের মাধ্যমে অর্জিত ডেটার খরচ অন্তর্ভুক্ত নয়। 2024 সালের শেষের দিকে এবং 2025 সালের মাঝামাঝি সময়ে, উপদেষ্টা বলছে, ডিপসিক ক্লদ 3.7, ক্লড সনেট 4.5, ক্লড ওপাস 4.1, জেমিনি 2.5 প্রো প্রিভিউ, জেমিনি 2.5 ফ্ল্যাশ প্রিভিউ, GPT-4, GPT-4 GPT-4, GPT-4, GPT-4 ন্যানো, GPT-4o, 4 এর R1 এবং V3 মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে।

পরামর্শে বলা হয়েছে যে Moonshot AI অন্তত 2025 সালের মাঝামাঝি থেকে একটি বিস্তৃত পরিমার্জন প্রচারাভিযান পরিচালনা করছে, এর Kimi-K3 মডেল এবং GPT-4o ডেটা তার Kimi-K2 মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য উল্লেখযোগ্য ক্লাউড ফেবল 5 ডেটা বের করে। ক্লাউড, জিপিটি, জেমিনি, এবং গ্রোক মডেলের বিভিন্ন থেকে আঁকা ফাইন-টিউনিং তত্ত্বাবধানকৃত অপ্টিমাইজেশান, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং, সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং গণিতের লক্ষ্যবস্তু অন্তর্ভুক্ত। উপদেষ্টা অনুসারে, মুনশট এআই এজেন্টিক চিন্তাভাবনা এবং সরঞ্জাম ব্যবহার, কোডিং এবং ডেটা বিশ্লেষণ, কম্পিউটার ব্যবহারের জন্য এজেন্ট বিকাশ এবং কম্পিউটার দৃষ্টির লক্ষ্যে লক্ষ লক্ষ এক্সচেঞ্জ ব্যবহার করেছে।

2025 সালের শেষের দিকে, আলিবাবা তার Qwen মডেল পরিবারে সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, গ্রাহক পরিষেবা সংলাপ এবং চিত্র ও চরিত্র নির্মাণের উন্নতির জন্য Claude-4, Claude Opus, Claude Sonnet এবং GPT-5 ডিস্টিল করেছে। সেই সময়ে, ক্লাউড কোড, ক্লড সনেট 4, ক্লড ওপাস, জেমিনি 1, জেমিনি 2.5 প্রো, এবং জেমিনি 3 প্রো থেকে তার M2 মডেলকে উন্নত করার জন্য মিনিম্যাক্স পাতিত চেইন চিন্তা, শক্তিবৃদ্ধি শেখার, সূক্ষ্ম-টিউনিং তত্ত্বাবধান, এবং সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং ক্ষমতাগুলি। পরামর্শ অনুসারে, মিনিম্যাক্স অভ্যন্তরীণ সফ্টওয়্যার বিকাশের জন্য ক্লড কোডও ব্যবহার করেছিল এবং ক্লড কোডকে একটি মিনিম্যাক্স পণ্য বলে বিশ্বাস করার জন্য তাত্ক্ষণিক ইনজেকশন ব্যবহার করেছিল।

2025 সালের শেষের দিকে এবং 2026 সালের প্রথম দিকে, উপদেষ্টা বলছে, StepFun Claude Opus 4.1 এবং 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5, GPT-5 Mini, GPT-5 Pro, GPT-5.1, GPT-5.1, GPT, Codex-4 এবং এর Codex-5 থেকে ডেটা বের করেছে। পরামর্শ অনুযায়ী, 2026-এর মাঝামাঝি পর্যন্ত, Z.AI GPT-5.5 ডেটা এবং ক্লাউড ওপাস 4.8 ডেটার বিলিয়ন টোকেন তৈরি করেছে।

কৌশল এবং কৌশল

অ্যাডভাইসরিতে বলা হয়েছে যে কোম্পানিগুলি নেটিভ অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস, রিমোট ক্লাউড প্রোভাইডার এবং থার্ড-পার্টি অ্যাগ্রিগেটরগুলির মাধ্যমে রিফাইনিং রিকোয়েস্টগুলিকে রুট করে যা ব্যবহারকারীর মেটাডেটা অস্পষ্ট করে এবং তারা ভূ-নিষেধাজ্ঞাগুলি বাইপাস করতে, সুরক্ষা এড়াতে এবং ট্রেসেবিলিটি নষ্ট করতে ট্রান্সফার স্টেশন নামে পরিচিত API প্রক্সিগুলির একটি ধূসর বাজার ব্যবহার করে৷ উপদেষ্টা অনুসারে, উন্নয়ন দলগুলির মধ্যে ভাগ করা প্রিমিয়াম সাবস্ক্রিপশনের বাল্ক ক্রয় থেকে খরচ সঞ্চয় আসে এবং উন্নত কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে চেইন-অফ-মাইন্ড চিন্তাভাবনা, ব্লক করার প্রচেষ্টার সময় ট্র্যাকগুলির মধ্যে স্বয়ংক্রিয় ব্যর্থতা, এবং প্রতিরক্ষামূলক পাল্টা ব্যবস্থা সনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা গুণমান মূল্যায়ন কাঠামো।

সংস্থাগুলি ক্রিয়াকলাপটিকে প্রতিপক্ষের জীবনচক্রের পর্যায় জুড়ে MITER ATLAS কাঠামোতে ম্যাপ করেছে, সম্পদ উন্নয়ন থেকে সার্ফিং পর্যন্ত, প্রতারণামূলক অ্যাকাউন্ট তৈরি এবং জেলব্রেক নির্দেশাবলী সহ যা মডেলগুলিকে চিন্তার শৃঙ্খলের লুকানো যুক্তি প্রকাশ করতে বাধ্য করে৷ অ্যাডভাইজরিতে বলা হয়েছে যে ডিপসিক নির্দেশিকা ব্যবহার করেছে যা মডেলগুলিকে সম্পূর্ণ প্রতিক্রিয়ার পিছনে অভ্যন্তরীণ যুক্তিকে কল্পনা এবং স্পষ্ট করার নির্দেশ দেয় এবং মিনিম্যাক্স প্রকাশের 24 ঘন্টার মধ্যে ক্লাউডের একটি নতুন মডেলে এক্সচেঞ্জগুলিকে পুনঃনির্দেশিত করে।

অ্যাডভাইজরিতে চারটি কৌশলের বিবরণ দেওয়া হয়েছে যা এটি নতুন হিসাবে বর্ণনা করে: সাবস্ক্রিপশন ব্যবহারের সাথে মিলিত আঞ্চলিক সীমাবদ্ধতা এড়ানো, রাউটিং অনুরোধের জন্য একটি কেন্দ্রীয় পরিকাঠামো, অনুরোধ মেটাডেটা স্বয়ংক্রিয় স্যানিটাইজেশন, এবং কোটা এবং খরচের পদ্ধতিগত অপ্টিমাইজেশন। পরামর্শক বিশদ চিহ্নিত সূচকগুলির মধ্যে রয়েছে একাধিক আইপি ঠিকানা এবং ব্যবহারকারী এজেন্টদের দ্বারা ব্যবহৃত শেয়ার করা অ্যাকাউন্ট, মানুষের পরিবর্তন ছাড়াই অবিরাম ব্যবহার, অস্বাভাবিক সাবস্ক্রিপশন-টু-ব্যবহার অনুপাত, এবং নতুন সাবস্ক্রিপশনগুলি অবিলম্বে সর্বোচ্চ ব্যবহারে চলছে৷

প্রস্তাবিত ছাড়

সংস্থাগুলি সুপারিশ করে যে ইউএস এআই কোম্পানিগুলি তিনটি অবিলম্বে পদক্ষেপ নেয়: বিশদ এবং দূষিত নির্দেশাবলী, অ্যাকাউন্ট, নেটওয়ার্ক এবং আচরণের ব্যাপক সনাক্তকরণ এবং প্রশমন বাস্তবায়ন; লক্ষ্যযুক্ত প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনগুলি স্থাপন করুন যা সন্দেহজনক দূষিত পরিশোধন প্রচেষ্টার প্রতিক্রিয়াগুলিকে সূক্ষ্মভাবে পরিবর্তন করে; এবং মডেল প্রদানকারী, ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম এবং এপিআই এগ্রিগেটরদের মধ্যে ক্রস-সাংগঠনিক বুদ্ধিমত্তা শেয়ারিং স্থাপন করুন।

প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনগুলির মধ্যে ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে বা পরিমার্জিত করার জন্য সন্দেহভাজন অনুরোধগুলির জন্য মডেল জমা কমানো অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, প্রতিক্রিয়ার গুণমান মূল্যায়নকে জটিল করার জন্য রাজ্যগুলি এবং সংস্থাগুলিকে এই পরিবর্তনগুলিকে বিভিন্ন অনুরোধে পরিবর্তিত করা উচিত। অ্যাডভাইজরি সুপারিশ করে যে প্রতিক্রিয়া পরিবর্তন করার সময় দূষিত পরিমার্জনের সন্দেহযুক্ত ব্যবহারকারীদের অবহিত না করার পরামর্শ দেওয়া হয়, উল্লেখ করে যে AI নিরাপত্তা গবেষক এবং তৃতীয় পক্ষের মূল্যায়নকারীদের মডেল পরিবর্তন সম্পর্কে অবহিত করা উচিত।

অ্যাডভাইসরিতে MITER ATLAS থেকে নেওয়া প্রশমনের বিবরণ রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে কোয়েরি রেট লিমিট, প্রোডাকশন মডেল অ্যাক্সেস কন্ট্রোল, এআই টেলিমেট্রি লগিং, আউটপুট অস্পষ্টেশন, অ্যাডভারসারিয়াল রেড কোলাবরেশন, মডেল হার্ডনিং, কম্পোজিশন এবং মডেল অবজেক্ট রিলিজ লিমিট। তিনি এনআইএসটি-এর প্রতিপক্ষের মেশিন লার্নিং-এর শ্রেণীবিন্যাসও উল্লেখ করেছেন, যার মধ্যে গোলমাল বনাম ইউটিলিটি ট্রেড-অফের সাথে ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি, প্রি- এবং পোস্ট-ট্রেনিং হস্তক্ষেপ, এবং তাত্ক্ষণিক প্রশিক্ষণ এবং নকশা কৌশলগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

উপদেষ্টা মার্কিন সরকার, বেসরকারী শিল্প এবং সহযোগী দেশগুলির দ্বারা একটি সমন্বিত প্রতিক্রিয়ার আহ্বান জানিয়েছে, এই বলে যে শিল্পটি প্রক্সি নেটওয়ার্কগুলিকে প্রকাশ করছে যা একযোগে হাজার হাজার জালিয়াতি অ্যাকাউন্ট পরিচালনা করে৷ এটি প্রচারণা দ্বারা প্রভাবিত সংস্থাগুলিকে FBI-এর ইন্টারনেট অপরাধ অভিযোগ কেন্দ্রে অভিযোগ দায়ের করার নির্দেশ দেয়৷