凌晨突发!DeepSeek遭网络攻击烈度暴增

科技   2025-01-31 10:47   广东  

2025年1月30日凌晨,正值农历大年初二,奇安信XLab实验室监测到针对DeepSeek(深度求索)线上服务的网络攻击烈度突然升级,攻击指令数量较1月28日激增上百倍。这一突发事件引发了广泛关注和深切担忧,标志着网络安全领域正面临新的严峻挑战。

XLab实验室的监测数据显示,至少有2个僵尸网络参与了此次攻击,共发起了两波次猛烈的攻击。这些僵尸网络通过恶意软件感染并控制了大量设备,形成了庞大的攻击力量。攻击者利用命令与控制(C&C)服务器向这些设备发送指令,执行多种任务,包括向目标服务器发起分布式拒绝服务(DDoS)攻击。这种攻击方式持续增加攻击规模和强度,耗尽目标服务器的网络带宽和系统资源,使其无法响应正常业务,最终可能导致服务中断或瘫痪。

据悉,参与此次攻击的僵尸网络分别为HailBot和RapperBot,这两个Mirai变种僵尸网络常年活跃于网络空间,攻击目标遍布全球,专业为他人提供DDoS服务。其中,RapperBot平均每天攻击上百个目标,高峰时期指令数量可达上千条,攻击目标分布在巴西、白俄罗斯、俄罗斯、中国、瑞典等多个国家和地区。而HailBot的攻击则更加稳定,同样每天能发出上千条攻击指令,攻击上百个目标,其攻击目标也广泛分布在中国、美国、英国、中国香港、德国等地区。

XLab实验室的监测还发现,针对DeepSeek的攻击模式在不断升级和复杂化。最初,攻击者采用了易被清洗的放大攻击,随后在1月28日增加了大量HTTP代理攻击,这些应用层攻击使得防御难度大幅提升。而到了1月30日凌晨,僵尸网络正式加入战场,使得攻击手段更加多样化和难以防范。

AI大模型的性价比优势


DeepSeek作为一家新兴的人工智能企业,其推出的AI大模型凭借其性价比、开源及推理能力的提升等方面获得了广泛关注。


DeepSeek的AI大模型在性价比方面表现出色。例如,其发布的DeepSeek-V3大模型,训练成本仅为558万美元,却能在性能上与世界顶尖的闭源模型如GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet相媲美。这一成就得益于DeepSeek在算法和硬件层面的优化创新,如采用“混合专家”架构和Multi-head Latent Attention(MLA)等技术,大幅提升了算力利用效率。这种高性价比的模型训练方式,打破了“AI即烧钱”的行业魔咒,为更多中小公司参与AI创新提供了可能。


与许多AI企业转向闭源不同,DeepSeek坚持开源策略,不仅公开模型代码,还允许免费商用。这一策略吸引了全球开发者共建生态,加速了模型的迭代和优化。例如,加州大学伯克利分校团队基于DeepSeek代码开发的Sky-T1模型,仅用450美元算力即达到接近OpenAI o1的水平。这种开源共生的模式打破了技术壁垒,使得更多企业和个人能够受益于AI技术的发展。


DeepSeek的AI大模型在推理能力方面也有显著提升。例如,DeepSeek-R1模型在数学推理、代码生成等任务中得分高达1357分,略超OpenAI o1的1352分,跻身全球前三。此外,该模型还具备无需人工监督的强化学习架构,能够自主迭代优化,展现出“类人”的科研推理能力。这种推理能力的提升,使得AI模型在处理复杂任务时更加高效和准确。


DeepSeek崛起引发全球震动


DeepSeek这家新兴的人工智能企业凭借其AI大模型的卓越表现,不仅在国内引发了广泛关注,更在国际舞台上掀起了波澜。然而,随之而来的却是来自境外的猛烈网络攻击,这再次提醒我们,网络安全防护已成为所有企业必须面对的重要课题。


DeepSeek的成功,无疑给硅谷和华尔街带来了巨大的震动。其AI大模型凭借高性价比、开源特性以及显著提升的推理能力,赢得了市场的广泛认可。然而,就在其崭露头角之际,却遭遇了来自境外的多轮网络攻击。这些攻击不仅针对DeepSeek的服务,更试图通过破坏其正常运营来削弱其在国际市场上的竞争力。


DeepSeek并非孤例。此前,《黑神话:悟空》这款备受期待的游戏在全球上线后,也遭遇了来自海外的大规模网络攻击。这些攻击不仅导致服务中断,更对游戏运营商的声誉和用户体验造成了严重影响。这些事件再次证明,随着中国在科技领域的不断崛起,国外黑客的恶意攻击也日益增多。


网络安全专家指出,这些攻击往往具有高度的复杂性和隐蔽性。从最初的DDoS攻击到后来的僵尸网络、勒索软件等,攻击方式不断进化和复杂化。这些攻击不仅可能导致服务中断、数据泄露等严重后果,还可能对企业的声誉、品牌形象以及国际竞争力造成长期影响。



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