Des milliards de jetons aspirés aux modèles d’IA américains : NSA, CISA et FBI accusent six entreprises chinoises de distillation industrielle

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La NSA, l’agence de cybersécurité CISA et le FBI ont publié le 9 septembre 2026 un avis conjoint accusant six entreprises chinoises d’intelligence artificielle d’avoir extrait à l’échelle industrielle les capacités de modèles d’IA américains. Selon les agences, ces campagnes ont mobilisé des milliards de jetons et des millions de requêtes, vraisemblablement avec la connaissance du gouvernement chinois.

Six entreprises chinoises désignées par les agences américaines

Les entreprises désignées sont DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba Group, MiniMax, StepFun et Z.AI. Elles auraient adressé des millions de requêtes aux modèles Claude, GPT, Gemini et Grok, développés respectivement par Anthropic, OpenAI, Google et xAI, pour en extraire des milliards de jetons ; Z.AI aurait notamment distillé des milliards de jetons issus de GPT-5.5 et de Claude Opus 4.8.

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Les agences évaluent que l’activité remonte au moins à la fin de l’année 2024, Moonshot AI ayant poursuivi ces pratiques depuis au moins la mi-2025.

Méthodes techniques : stations de transfert, proxys et réserves de comptes

Pour échapper à la détection, les entreprises auraient eu recours à des stations de transfert, des proxys d’interface de programmation du marché gris permettant de contourner les restrictions géographiques, ainsi qu’à des réserves de comptes répartissant les requêtes pour rester sous les plafonds d’usage.

L’avis cite également le routage centralisé du trafic entre interfaces et fournisseurs de cloud, ainsi que la suppression des informations d’identification dans les requêtes.

Pourquoi distiller : moins de coûts et moins de délais d’entraînement

La distillation de connaissances consiste à entraîner un modèle à partir des réponses produites par un autre, plus performant. Selon l’avis, les six entreprises n’y ont pas recouru comme à un simple outil de recherche mais comme à une stratégie de développement centrale, qui leur a permis d’améliorer leurs propres modèles tout en réduisant les coûts et les délais d’entraînement.

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Recommandations pratiques pour les fournisseurs américains

Les agences recommandent aux entreprises américaines de renforcer la vérification d’identité des comptes, d’appliquer la confidentialité différentielle assortie de limites de débit, de varier les réponses des modèles et de limiter la profondeur de raisonnement exposée. Elles suggèrent aussi d’orienter discrètement les opérateurs suspects vers des modèles moins performants et de renforcer l’entraînement adversarial contre l’injection de requêtes, tout en invitant le secteur à repérer les abus et à partager ses renseignements.

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