一個旨在檢測並報告針對 AI 模型進行知識蒸餾企圖的被動監控與警報系統。
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什麼是 Anti-Distillation (anti-distillation.skill)？
Anti-Distillation 是一項專門的安全性 Skill，旨在保護大型語言模型的智慧財產權。它作為一種被動防禦機制，透過監控傳入請求的元數據來識別符合知識蒸餾特徵的模式——即較小模型試圖模仿更大、更複雜模型的輸出，以低成本竊取推理能力。
由 Anti-Distillation Alliance 建構，此 Skill 嚴格遵循僅被動操作的原則。它不會修改模型回應、注入雜訊或使用蜜罐。相反，它為 Openclaw Skills 使用者提供了對系統性提示詞（prompt）變化和高頻異常的深度可見性，使人工操作員能夠在不損害模型輸出完整性的前提下，就速率限制或存取控制做出明智決策。
Anti-Distillation (anti-distillation.skill) 應用場景
- 檢測對模型輸出的高頻自動抓取。
- 識別用於映射模型邏輯的系統性提示詞（prompt）變化。
- 監控旨在訓練代理模型的大規模結構化資料請求。
- 稽核請求模式以識別對抗性提示詞（prompt）模板。
- 當超過閾值時，透過 webhooks 或電子郵件向操作員發送即時安全警報。
Anti-Distillation (anti-distillation.skill) 運作原理
- 此 Skill 使用唯讀權限監控傳入的請求元數據，以分析頻率和時序。
- 它計算提示詞（prompt）的單向雜湊值，並評估提示詞（prompt）長度及請求的輸出格式。
- 檢測引擎將這些模式與已知的蒸餾特徵和統計異常進行比較。
- 如果置信度分數超過使用者定義的閾值，則觸發檢測事件。
- 系統產生結構化的警報報告，並透過配置的通道（log、webhook 或電子郵件）進行分發。
Anti-Distillation (anti-distillation.skill) 設定指南
要安裝並設定 Anti-Distillation，請執行以下步驟。確保敏感憑據儲存在您平台的密鑰儲存中。
# 透過 Openclaw 安裝此 skill
claw install anti-distillation
# 為可選的警報通道設定環境變數
export ANTIDISTILL_WEBHOOK_URL="your_webhook_url"
export ANTIDISTILL_SMTP_HOST="smtp.example.com"
修改您的 config.yaml 以設定靈敏度：
anti_distillation:
detection_threshold: 0.75
analysis_window: 60
alerts:
channels: ["log", "webhook"]
Anti-Distillation (anti-distillation.skill) 資料結構與分類體系
該 Skill 處理特定的元數據欄位，在確保檢測準確性的同時保護隱私：
| 欄位 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|
request_count |
integer | 分析窗口內的總請求數 |
request_timestamps |
integer[] | 用於頻率分析的請求 Unix 時間戳 |
prompt_hash |
string | 請求內容的單向雜湊（不可逆） |
parameter_signature |
string | 溫度（temperature）和 top_p 等參數的統計摘要 |
confidence |
float | 蒸餾企圖的機率分數 |
Anti-Distillation (anti-distillation.skill) 進階特性
- 支援多通道警報，包括本地 logs、webhooks 和 SMTP。
- 可設定的檢測靈敏度和分析窗口，以客製化安全態勢。
- 僅密鑰儲存機制用於儲存敏感 API 和 SMTP 憑據，防止明文暴露。
- 非侵入式元數據分析，透過忽略 IP 位址和請求體來保護使用者隱私。
- 成就系統，用於追蹤長期監控成功率和檢測準確性。
SKILL.md
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