AI 모델에 대한 지식 증류 시도를 감지하고 보고하도록 설계된 수동 모니터링 및 알림 시스템입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install omg
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 omg 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
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Anti-Distillation (anti-distillation.skill)란 무엇인가요?
Anti-Distillation은 거대 언어 모델의 지적 재산을 보호하기 위해 설계된 특수 보안 Skill입니다. 이는 수동 방어 메커니즘으로 작동하며, 들어오는 요청의 메타데이터를 모니터링하여 지식 증류와 일치하는 패턴을 식별합니다. 지식 증류는 작은 모델이 더 크고 복잡한 모델의 출력을 모방하여 저비용으로 추론 능력을 훔치려는 행위입니다.
Anti-Distillation Alliance에서 구축한 이 Skill은 엄격하게 수동 전용 철학을 따릅니다. 모델 응답을 수정하거나, 노이즈를 주입하거나, 허니팟을 사용하지 않습니다. 대신, Openclaw Skills 사용자에게 체계적인 프롬프트(prompt) 변화와 고주파 이상 징후에 대한 깊은 가시성을 제공하여, 운영자가 모델 출력의 무결성을 손상시키지 않으면서 속도 제한이나 액세스 제어에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
Anti-Distillation (anti-distillation.skill) 활용 사례
- 모델 출력의 고주파 자동 스크래핑 감지.
- 모델 로직을 매핑하는 데 사용되는 체계적인 프롬프트(prompt) 변화 식별.
- 대리 모델을 훈련하기 위한 대량의 구조화된 데이터 요청 모니터링.
- 공격적인 프롬프트(prompt) 템플릿을 식별하기 위한 요청 패턴 감사.
- 임계값 초과 시 webhooks 또는 이메일을 통해 운영자에게 실시간 보안 알림 전송.
Anti-Distillation (anti-distillation.skill) 작동 원리
- 이 Skill은 읽기 전용 권한을 사용하여 들어오는 요청 메타데이터를 모니터링하고 빈도와 타이밍을 분석합니다.
- 프롬프트(prompt)의 단방향 해시를 계산하고 프롬프트(prompt) 길이 및 요청된 출력 형식을 평가합니다.
- 감지 엔진은 이러한 패턴을 알려진 증류 서명 및 통계적 이상 징후와 비교합니다.
- 신뢰도 점수가 사용자가 정의한 임계값을 초과하면 감지 이벤트가 트리거됩니다.
- 시스템은 구조화된 알림 보고서를 생성하고 구성된 채널(log, webhook 또는 이메일)을 통해 발송합니다.
Anti-Distillation (anti-distillation.skill) 설정 가이드
Anti-Distillation을 설치하고 구성하려면 다음 단계를 따르세요. 민감한 자격 증명은 플랫폼의 비밀 저장소에 저장되어 있는지 확인하세요.
# Openclaw를 통해 skill 설치
claw install anti-distillation
# 선택적 알림 채널을 위한 환경 변수 구성
export ANTIDISTILL_WEBHOOK_URL="your_webhook_url"
export ANTIDISTILL_SMTP_HOST="smtp.example.com"
감도를 설정하려면 config.yaml을 수정하세요:
anti_distillation:
detection_threshold: 0.75
analysis_window: 60
alerts:
channels: ["log", "webhook"]
Anti-Distillation (anti-distillation.skill) 데이터 스키마 및 분류 체계
이 Skill은 감지 정확성을 보장하면서 개인 정보를 유지하기 위해 특정 메타데이터 필드를 처리합니다:
| 필드 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
request_count |
integer | 분석 윈도우 내의 총 요청 수 |
request_timestamps |
integer[] | 빈도 분석을 위한 요청의 Unix 타임스탬프 |
prompt_hash |
string | 요청 내용의 단방향 해시 (복구 불가) |
parameter_signature |
string | temperature 및 top_p와 같은 매개변수의 통계적 요약 |
confidence |
float | 증류 시도의 확률 점수 |
Anti-Distillation (anti-distillation.skill) 고급 기능
- 로컬 logs, webhooks, SMTP를 포함한 다중 채널 알림 지원.
- 맞춤형 보안 환경을 위한 감지 감도 및 분석 윈도우 구성 가능.
- 평문 노출을 방지하기 위한 민감한 API 및 SMTP 자격 증명을 위한 비밀 전용 저장소.
- IP 주소 및 요청 본문을 무시하여 사용자 개인 정보를 보호하는 비침습적 메타데이터 분석.
- 장기적인 모니터링 성공 및 감지 정확도를 추적하기 위한 성취 시스템.
SKILL.md
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