一、算法漏洞与逻辑陷阱：触发AI的“思维死循环”
北京大学研究团队发现，通过构造特定语义的Prompt（如“树中两条路径之间距离”），可使DeepSeek模型陷入无限推理循环。这种攻击利用了大模型在逻辑推理中的固有缺陷——当遇到模糊或自指性命题时，CoT（思维链）机制会持续生成中间推理步骤而无法终止。类似现象也出现在其他模型中，例如Qwen系列模型在处理未定义边界的数学问题时，会反复输出相同结论直至达到Token上限。
二、资源消耗型攻击：突破AI防线的空间渗透术
攻击者通过三种核心手段实现算力资源的非法侵占：
- 高频API调用攻击：每秒数千次请求占用服务器带宽
- 复杂查询攻击：提交需要多轮推理的长文本处理任务
- 显存耗尽攻击：发送包含无限递归逻辑的Prompt消耗GPU资源
三、空间攻击的技术原理：从显存占用到算力枯竭
空间攻击通过构造特殊输入突破AI系统的物理边界：
- 显存空间侵占：发送超过模型处理能力的超大上下文请求（如百万级Token文本），触发显存溢出
- 计算空间锁死：利用异步接口发起长时间占用资源的任务队列
- 逻辑空间渗透：通过语义歧义语句使模型持续生成中间推理步骤
四、防御策略与未来挑战：构建AI安全防护网
应对空间攻击需要多层防护体系：
- 实时流量监测：建立API调用频率动态阈值，识别异常请求模式
- 语义防火墙：部署Prompt预处理器拦截包含递归逻辑的恶意输入
- 资源隔离机制：为每个会话分配独立计算容器，防止任务间干扰
当前防御技术面临的核心挑战在于，如何在保证模型推理效率的同时实现细粒度资源管控，这需要算法优化与硬件架构的协同创新。
AI模型的无限循环现象本质上是算法鲁棒性与系统资源管理的双重失效。攻击者通过语义陷阱和物理资源压测的组合拳，暴露出当前大模型在安全设计上的结构性缺陷。未来防御体系需融合动态资源分配、对抗性训练和形式化验证等多维度技术，才能有效抵御新型空间攻击。
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