近期，DeepSeek等AI巨头频遭资源消耗型攻击，揭示了AI安全领域的严峻挑战。在此背景下，边缘云服务提供商白山云梳理了相关攻击事件，总结了4类典型的资源消耗型攻击的特征、具体手段，并分享了相关防御建议，为企业高效构建AI大模型的网络安全防线提供参考。

资源消耗型攻击类型和攻击手段

1.API接口调用攻击

白山云分析认为，此类资源消耗型攻击隐蔽性强、破坏性大，在按调用量付费的商业模式中会直接增加运营成本。攻击者常常利用高频请求、复杂查询、异步调用滥用等手段，对AI服务发起猛烈冲击。

2.恶意注册攻击

此类攻击会通过虚假账号占用免费额度或试用资源，也会利用临时邮箱/虚拟手机号绕过注册限制。攻击者通过利用自动化注册工具、盗用API密钥和发起资源耗尽攻击来影响平台的正常服务。

3.大模型供应链投毒攻击

这一攻击更为隐蔽，扩散性强。攻击者通过污染训练数据、篡改依赖库、植入后门等手段，对模型进行长期破坏。

4.大模型循环占用算力资源攻击

该攻击针对容器化架构的弹性扩缩容弱点，通过无限递归Prompt、GPU显存爆破（发送超大上下文请求）和容器级攻击等手段，耗尽系统资源。

白山云的应对策略

针对第一种攻击，白山云建议采用限流策略、请求复杂度分析、用户行为画像等防御手段。在应对第二种攻击时，多因素认证、设备指纹识别、资源分层控制等策略可有效提升账号安全性。

对于大模型供应链投毒攻击而言，数据来源可信验证、依赖库签名审查、模型行为动态监控等防御措施是保障模型安全的关键。请求深度限制、容器资源硬隔离、弹性扩缩容熔断机制等策略可有效应对第四类攻击，确保AI服务正常运行。

面对AI大模型面临的多样化安全威胁，白山云可为AI大模型和AIGC企业提供一站式安全解决方案。例如，云WAF一键布防服务可精准识别与过滤攻击流量，实现应用层深度检测与实时阻断防护。配套安全服务还提供模型安全漏洞扫描、数据安全监测、威胁情报共享、应急响应服务等全方位安全保障，助力AI业务持续稳健运营。