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Anthropic bloqueia campanhas de destilação ilícita na China

Pelo menos sete laboratórios chineses extraíram dados de raciocínio dos modelos Claude.

Redação El Fondo
Redação El FondoNotícias de mercado automatizadas
·3 min

A Anthropic identificou e desativou campanhas de destilação ilícita realizadas por pelo menos sete laboratórios de inteligência artificial sediados na China, segundo relatório de inteligência de ameaças da empresa. O documento apontou Alibaba, Moonshot AI, DeepSeek, Zhipu (conhecida fora da China como Z.ai), Xiaomi, SenseTime e MiniMax como responsáveis pela extração de dados dos modelos Opus 4.6, 4.7, 4.8 e Fable.

A companhia definiu a prática como uma campanha encoberta em escala industrial para replicar capacidades sem autorização. Operadores ligados ao Alibaba conduziram a maior operação já registrada pela Anthropic, somando mais de 151 milhões de interações entre maio e julho de 2026 por meio de mais de 3.500 contas fraudulentas. O volume atingiu quase 3 milhões de trocas diárias no pico, voltadas ao ajuste fino dos modelos Qwen 3.5, 3.6 e 3.7 e ao avanço de infraestrutura interna.

A Moonshot AI redirecionou pedidos de clientes para o Claude via 5.380 contas fraudulentas, totalizando mais de 23 milhões de interações entre maio e julho de 2026. A DeepSeek acumulou mais de 12,1 milhões de trocas em catorze dias de julho de 2026 ao desviar requisições de ferramentas externas. A Zhipu registrou mais de 3,4 milhões de interações entre junho e julho de 2026 para a linha GLM, enquanto a Xiaomi utilizou 1.500 contas para transmitir mais de 400 mil pedidos voltados aos modelos MiMo.

O relatório indicou ainda que a SenseTime comprou transcrições de terceiros e a MiniMax utilizou uma empresa de fachada para acessar sistemas da Anthropic e da OpenAI. As consultas desviadas continham nomes, e-mails e dados corporativos de clientes da Moonshot, DeepSeek e Xiaomi em ao menos doze idiomas. Em resposta, a Anthropic bloqueou as contas envolvidas, fortaleceu classificadores de segurança e implementou mecanismos que resumem o raciocínio interno do modelo antes de exibi-lo.

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