LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Auswertung von Anthropic beschreibt groß angelegte „illicit distillation“-Aktivitäten durch China-basierte KI-Labs. Dabei sollen die Betreiber massenhaft Claude-Antworten über viele Millionen Austausche gesammelt und daraus Trainingsdaten für eigene Modelle abgeleitet haben. Genannt werden unter anderem Alibaba, Moonshot und DeepSeek mit konkreten Größenordnungen je Kampagne. Unklar bleibt, ob betroffene Nutzer über die Weiterleitung ihrer Anfragen benachrichtigt wurden.
Anthropic hat in einem Threat-Intelligence-Report beschrieben, dass mehrere China-basierte KI-Labore unerlaubt große Mengen an Claude-Antworten zur Modellverbesserung verwendet haben sollen. Im Zentrum steht ein Verfahren, das Anthropic als „illicit distillation“ bezeichnet: Outputs eines leistungsfähigeren Modells werden gesammelt, um ein anderes Modell so zu trainieren, dass es Teile der Fähigkeiten nachbildet. Für die Praxis ist das mehr als ein juristischer Streitpunkt, denn es berührt die Frage, wie Plattformen ihre Modellzugriffe schützen können, wenn ein Drittanbieter die Antworten wieder in Training umsetzt.
Nach Angaben von Anthropic waren an diesen Aktivitäten unter anderem Alibaba, Moonshot und DeepSeek beteiligt. Der Report nennt dafür konkrete Fallstrukturen: Laut Anthropic soll ein Alibaba-naher Betrieb Claude-Outputs zur Schulung der Qwen-Modelle genutzt haben; daneben habe man Claude auch für breiter angelegte KI-Forschung eingesetzt, inklusive Reinforcement Learning und Modellarchitektur. Besonders prominent ist die Größenordnung der Kampagne bei Alibaba: Anthropic beziffert sie als die größte gemessene Distillation-Aktion, mit mehr als 151 Millionen Exchanges mit Claude zwischen Mai und Juli. In dieser Phase soll das Muster zudem bei fast 3 Millionen Exchanges pro Tag gelegen haben, gespeist aus mehr als 3.500 als betrügerisch eingestuften Accounts.
Auch Moonshot beschreibt Anthropic als Fallbeispiel für die Kombination aus Weiterleitung und Täuschung der Endnutzer. Der Report soll zeigen, dass Moonshot Anfragen, die eigentlich an die Kimi-Familie gerichtet waren, still an Claude weiterleitete und die Antworten anschließend als vermeintliche Kimi-Ergebnisse an Nutzer zurückgab. Innerhalb von zehn Tagen nennt Anthropic dabei rund 300.000 weitergeleitete Kundenanfragen, „die weitaus meisten“ davon seien an Claude Opus Modelle geroutet worden. Diese Requests sollen über ein Netzwerk von 5.380 Konten gelaufen sein, von denen der Report die meisten als betrügerisch einordnet; geographisch verortet Anthropic den Schwerpunkt dabei in Richtung Singapur und Japan.
Technisch relevant ist in diesem Zusammenhang, dass Anthropic nicht nur die Weiterleitung erwähnt, sondern auch den späteren Trainingsnutzungsschritt: Nach Darstellung des Reports soll Moonshot zumindest einige Exchanges gespeichert und Claude-„reasoning transcripts“ als Trainingsmaterial für eigene Modelle extrahiert haben. Für die datenschutzbezogene Einordnung ist außerdem entscheidend, ob Nutzer wussten, dass ihre Anfragen an Dritte weitergeleitet werden. Anthropic sagt hierzu ausdrücklich, es sei nicht bekannt, ob Moonshot die Kunden informiert habe, dass ihre Anfragen an Anthropic gesendet werden; zudem verweist Anthropic in Bezug auf sensible Inhalte darauf, dass einige der Anfragen Informationen enthalten haben sollen, die für einzelne Nutzer, große multinational agierende Unternehmen oder auch staatlich assoziierte Akteure relevant sein können. In einem Umfeld, in dem Modell-APIs zugleich Produkt und Datenkanal sind, wird genau an dieser Lücke gearbeitet.
Der Report erweitert das Bild mit einem weiteren Muster, das Anthropic bei DeepSeek ähnlich sieht: Auch dort soll es laut Anthropic zu Distillationsangriffen gekommen sein, bei denen Exchanges an Claude weitergeleitet wurden, ohne dass DeepSeek-Nutzer darüber informiert worden seien. Für DeepSeek nennt Anthropic mehr als 12 Millionen Distillation-Angriffe innerhalb von 14 Tagen im Juli 2026. Dasselbe Dokument ordnet die beschriebenen Aktivitäten in einen breiteren Katalog von Interaktionen ein, die Anthropic zwischen Dezember 2025 und August 2026 in sieben Bereichen beobachtet haben will: unter anderem Cyber-Operationen, Influence-Operationen, Surveillance, Scams und Fraud sowie missbräuchliche Anwendungen im biologischen Bereich und bei konventioneller Waffenentwicklung. Zusätzlich taucht „distillation“ als eigenes Themenfeld auf, was zeigt, dass Anthropic die Technik nicht als Randphänomen, sondern als wiederkehrendes Risiko einordnet.
Für die Markt- und Technologieperspektive ergibt sich daraus eine neue Dringlichkeit bei der API-Sicherheit: Wenn sich Antwortmuster in massenhaft orchestrierte Trainingsdaten übersetzen lassen, wird die Grenze zwischen legitimer Nutzung und Modellumgehung fließend. Dabei geht es nicht nur um Vertragswerke oder „Terms of Service“, sondern um konkrete technische Abwehrmaßnahmen wie Rate-Limits, Bot-Erkennung, Account-Reputation, ToS-Kontextprüfung und die Vermeidung bzw. Beschränkung von Datenfeldern, die sich besonders leicht extrahieren lassen. Gleichzeitig bleibt für betroffene Unternehmen, die KI-Workflows mit externen Modellen einsetzen, die Frage nach Monitoring und Governance zentral: Welche Daten verlassen Systeme, welche werden über mehrere Provider-Ketten weitergereicht, und wie lässt sich nachvollziehen, ob Antworten wieder in Trainingsumgebungen landen?
Über die genannten Akteure hinaus nennt Anthropic außerdem weitere große chinesische KI-Unternehmen im Kontext der untersuchten Aktivitäten. Eine unmittelbare Stellungnahme der genannten Firmen zu den Vorwürfen liegt im Report-Zusammenhang nicht vor. Für die unmittelbare Einordnung gilt: Anthropics Aussagen beschreiben einen nach deren Messmethodik erkannten Sachverhalt, aber die endgültige Klärung, ob tatsächlich gegen Datenschutzregeln oder Vertragsbedingungen verstoßen wurde, ist eine Frage weiterer Bewertung. Die nackten Zahlen aus dem Report – von 151 Millionen Exchanges bei Alibaba bis zu den 23 Millionen Exchanges bei Moonshot im gleichen Zeitraum – zeigen jedenfalls, wie systematisch Distillation in der Praxis betrieben werden kann und wie schnell ein solcher Zugriff ganze Trainingspipelines beeinflussen kann.
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