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中继市场:代币转售与欺诈背后的黑产引擎

一种被称为“中继市场”的新型欺诈产业已经形成,它通过盗用、滥用官方AI服务商的资源,以极低的价格转售给终端用户,形成了一个完整的黑产链条。这个生态系统分为四层,从源头的盗用账号到中间的资源池,再到面向用户的转售站,最终服务于寻求廉价AI算力的开发者和公司。尽管服务商可以采取多种防御措施,但这本质上是一场持续的攻防战,核心在于提高欺诈者的成本,迫使他们转移目标。

什么是中继站?

中继站(或称“中转站”)是一种代理服务,它将用户的请求转发到官方的AI模型(如OpenAI、Anthropic等),但价格却远低于官方定价。这种模式通过聚合各种非正规渠道的资源,实现了惊人的折扣。

  • 惊人折扣:一个案例显示,用户仅需花费约425元人民币,就能购买到等同于官方价值3333美元的Anthropic服务,相当于每花费1美元,就能获得价值约0.13美元的官方用量。
  • 极端情况:在最便宜的中继站上,折扣率甚至可以达到 97.8%

市场如何运作?

这个黑产生态系统由四个相互关联的层次构成,从上游的资源供应到下游的最终用户,分工明确。

  1. 上游:卡商与号商 他们是整个链条的源头,主要提供两类资源:一是能够通过美国和欧洲支付验证的 虚拟信用卡;二是通过批量注册等手段获得的 AI平台账号

  2. 中游:账号池 账号池的运营者会聚合大量来自上游的账号。他们负责管理这些账号的认证令牌、处理速率限制和故障转移,并将这些分散的资源整合成一个统一的API接口,供下游的中继站使用。

    值得注意的是,账号池的目标不仅仅是官方AI公司的账号,任何转售或暴露了模型访问权限的第三方应用,都可能成为他们的目标。

  3. 下游:中继站 这是直接面向消费者的层次。中继站将账号池的API包装成一个用户友好的中文产品,负责处理计费、客户支持(通常通过微信群),并在价格上展开激烈竞争。

  4. 终端用户 最终购买这些廉价服务的是大量的个人开发者、初创公司和中小企业,他们希望以此降低AI推理成本。此外,一些商业买家也会利用这些廉价资源进行 模型蒸馏(用强大的模型训练一个小模型)等高消耗任务。

中继站背后的软件

几乎所有的中继站都基于两个开源项目构建:one-apinew-api

  • 功能:这两个项目本质上是与OpenAI API兼容的网关。运营者只需部署软件,添加自己的账号资源(称为“渠道”),就能提供一个统一的API端点。用户只需将请求指向中继站的URL,系统会自动从资源池中抽取一个有效的API密钥来完成请求并计费。
  • 软件本身是中立的:这些工具并非天生违法。许多公司也用它们来管理内部团队的API访问和配额。
  • 滥用的关键:当运营者在“渠道”中填充的是 偷来、泄露或聚合而来的密钥,并违反服务条款进行转售时,这种行为就构成了欺诈。

欺诈的主要手段

中继市场的资源主要来源于以下几种滥用行为:

  • 滥用免费试用:通过自动化程序大规模注册新账户,以骗取平台提供的免费额度。
  • 信用卡拒付攻击:使用信用卡支付后,在用完服务后立即申请拒付,或者直接使用盗来的信用卡进行支付。
  • 预付卡漏洞:使用有固定小额上限的预付卡注册账户,消耗的资源远超卡内余额。
  • 开放式推理:利用那些没有严格安全防护的AI应用(如客服机器人)作为免费的流量代理。
  • 钱包拒绝服务攻击:一种新兴的恶意行为,攻击者通过并发大量请求,目的不是获取结果,而是 纯粹为了耗尽目标的账户余额

成熟且不断增长的市场

这个地下市场已经发展得相当成熟和专业化,其复杂程度令人惊讶。

  • 市场基础设施:已经出现了专门的 比价网站、推广用的 联盟计划,甚至还有为API密钥举行的 抽奖活动
  • 公开的抽奖:例如,一个名为 hvoy.ai 的网站,它自称是中继站真伪查询和比价工具,却每天举办抽奖,送出50个价值100美元的API密钥。
  • “可证明的公平”:更令人震惊的是,这种抽奖活动采用了与合法加密赌博网站相同的技术来确保“公平性”,例如使用比特币区块哈希作为随机种子,以证明其结果未经操纵。

这种将非法活动包装得如此“正规”和“透明”的做法,清楚地表明了该产业的常态化和成熟度。

服务提供商如何防御?

防御这种欺诈是一场持续的猫鼠游戏,没有一劳永逸的解决方案。关键在于从账户创建、行为检测到损失控制等多个环节设置障碍,全面提高攻击者的成本。

  • 提高准入门槛:让批量创建账户变得困难,并限制新账户的消费上限。
  • 监控支付信息:标记使用预付卡、虚拟卡、账单信息不匹配的账户。
  • 分析用户行为:识别非人类用户的行为模式,例如从注册到首次使用的间隔时间极短、IP地址异常(代理、VPN)、请求模式奇怪等。
  • 账户关联分析:通过IP或设备指纹,将看似独立的账户关联到同一个操作者。
  • 设置成本警报:对AI支出进行实时监控和警报,一旦发现异常消耗可以立即介入。
  • 限制损失:假设总有滥用行为会成功突破防线,必须做好准备。
    • 强制执行消费上限和并发请求限制。
    • 为新账户设置较低的初始额度,随着时间和可信度的增加再逐步提高。
    • 当检测到风险时,不要直接封禁,而是 悄悄地降低其服务质量或增加验证步骤(如验证码),这会使攻击者更难判断是哪个环节出了问题。

最终的目标不是彻底消灭滥用行为,而是 让攻击你的服务变得无利可图。当攻击成本足够高时,欺诈者自然会去寻找更容易下手的目标。