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Openclaw Skills

Anti-Distillation (anti-distillation.skill)

Openclaw向けAnti-Distillation (anti-distillation.skill)

AI モデルに対するナレッジ蒸留の試行を検出し報告するように設計された、パッシブ型の監視およびアラートシステムです。

wscats

v1.0.8

Apr 6, 2026

インストール

概要情報

Skill.md

インストール＆ダウンロード

1. ClawHub CLI

レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。


                  npx clawhub@latest install omg

2. 手動インストール

スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください

グローバル

~/.openclaw/skills/

ワークスペース

<project>/skills/

優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル

3. プロンプトのインストール

このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。


                  Clawhubを使って omg をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。

ダウンロードをご希望ですか？

ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。

Anti-Distillation (anti-distillation.skill) とは？

Anti-Distillation は、大規模言語モデルの知的財産を保護するために設計された専門的なセキュリティ Skill です。これはパッシブ防御メカニズムとして機能し、着信リクエストのメタデータを監視してナレッジ蒸留と一致するパターンを特定します。ナレッジ蒸留とは、小さなモデルがより大きく洗練されたモデルの出力を模倣し、低コストで推論能力を盗み出そうとする行為です。

Anti-Distillation Alliance によって構築されたこの Skill は、厳密にパッシブ専用の哲学に従っています。モデルのレスポンスを改ざんしたり、ノイズを注入したり、ハニーポットを使用したりすることはありません。代わりに、Openclaw Skills ユーザーに対して、体系的なプロンプト（prompt）の変化や高頻度の異常に関する深い可視性を提供し、運用者がモデル出力の整合性を損なうことなく、レート制限やアクセス制御について情報に基づいた決定を下せるようにします。

Anti-Distillation (anti-distillation.skill) のユースケース

モデル出力の自動スクレイピングの高頻度検出。
モデルロジックをマッピングするために使用される体系的なプロンプト（prompt）の変化の特定。
サロゲートモデルを学習させることを目的とした、大量の構造化データリクエストの監視。
敵対的なプロンプト（prompt）テンプレートを特定するためのリクエストパターンの監査。
閾値を超えた場合に webhooks またはメールを通じて運用者にリアルタイムのセキュリティアラートを送信。

Anti-Distillation (anti-distillation.skill) の仕組み

この Skill は読み取り専用権限を使用して着信リクエストのメタデータを監視し、頻度とタイミングを分析します。
プロンプト（prompt）の片方向ハッシュを計算し、プロンプト（prompt）の長さと要求された出力形式を評価します。
検出エンジンは、これらのパターンを既知の蒸留シグネチャおよび統計的な異常と比較します。
信頼度スコアがユーザー定義の閾値を超えた場合、検出イベントがトリガーされます。
システムは構造化されたアラートレポートを生成し、構成されたチャネル（log、webhook、またはメール）を通じて配信します。

Anti-Distillation (anti-distillation.skill) のセットアップ

Anti-Distillation をインストールして構成するには、以下の手順に従ってください。機密情報がプラットフォームのシークレットストレージに保存されていることを確認してください。

# Openclaw を通じて skill をインストール
claw install anti-distillation

# オプションのアラートチャネル用の環境変数を構成
export ANTIDISTILL_WEBHOOK_URL="your_webhook_url"
export ANTIDISTILL_SMTP_HOST="smtp.example.com"

感度を設定するために config.yaml を変更します：

anti_distillation:
  detection_threshold: 0.75
  analysis_window: 60
  alerts:
    channels: ["log", "webhook"]

Anti-Distillation (anti-distillation.skill) のデータスキーマとタクソノミー

この Skill は、検出精度を維持しながらプライバシーを保護するために、特定のメタデータフィールドを処理します：

フィールド	型	説明
`request_count`	integer	分析ウィンドウ内の総リクエスト数
`request_timestamps`	integer[]	頻度分析のためのリクエストの Unix タイムスタンプ
`prompt_hash`	string	リクエスト内容の片方向ハッシュ（復元不可能）
`parameter_signature`	string	temperature や top_p などのパラメータの統計的要約
`confidence`	float	蒸留試行の確率スコア