GenAI引入的每项新功能都会带来新的漏洞。因此，企业必须定期对AI系统开展红队测试，主动发现弱点，并在攻击者利用这些弱点之前保护AI应用。
这正是我们的特色攻击包发挥作用之处。攻击包每月发布，汇集经过精心筛选的“测试攻击”，旨在发现AI系统中的漏洞。每个攻击包都包含高影响力的对抗性提示词，让安全团队能够安全地了解模型如何应对现实威胁，而无需自行开发每一种攻击。可以将其视为现成的AI红队演练，用于在攻击者发现弱点之前将其暴露出来。
借助全新的智能体流程，这些攻击包的创建现已实现全自动化。AI智能体可以：
- 研究新兴攻击技术和潜在漏洞
- 针对真实模型生成并测试对抗性提示词
- 仅封装最有效的攻击方法，供企业使用
这使红队测试成为持续、自主的流程，每月为客户提供最新的真实攻击，同时不会增加其安全团队的额外负担。
为何重要
现代AI威胁具有自主性、适应性强且影响重大。部署未经测试的AI模型、应用或智能体，可能导致提示词注入和越狱攻击、敏感数据或知识产权泄露，或无法满足《欧盟人工智能法案》等法规的合规要求。
AI Red Team的智能体驱动型签名攻击包通过提供以下功能，直接应对这些风险：
- 持续威胁覆盖：每月精选攻击场景，只需投入少量精力，即可让测试紧跟最新威胁。
- 更快发现风险：AI Red Team智能体能在更短时间内评估比人工团队更多的攻击向量。
- 精度提升：随着智能体经过微调以提高检测能力，Packs每月都会得到改进。
- 成果已得到验证：这些相同的攻击也用于支持综合安全指数（CASI）排行榜，该排行榜会定期揭示全球主流模型中的漏洞。
- AI防御AI的实证：该智能体目前正用于现实场景中的红队测试。
如何使用Agentic Attack Packs对AI开展红队测试
Agentic签名攻击包旨在解决安全和AI团队日常面临的实际问题。以下是各组织在实践中的使用方式：
部署前验证模型
未经测试就上线新的AI模型，就像未经安全审查便部署应用一样。特征攻击包可帮助团队在AI系统接触真实用户或敏感数据之前，以安全、可控的方式对其开展红队测试。例如，跨国银行可以模拟可能诱使模型泄露财务数据的提示词注入攻击，从而在投入生产前发现漏洞，而不是等到发生数据泄露后才发现。
持续测试已部署的AI
AI上线后，相关威胁并不会停止，而是会不断演变。签名攻击包每月更新，可持续对AI系统开展红队测试，避免安全态势停滞不前。部署了面向客户的聊天机器人或RAG应用的企业，可以每月自动运行新的攻击测试，抢在攻击者之前发现新的利用手段。
满足合规与治理标准
《欧盟人工智能法案》等法规要求采取主动措施，防止违规行为和数据暴露。通过使用特征攻击包，组织可以生成清晰且可供审计的证据，证明其已针对高风险场景主动测试AI系统。例如，医疗服务提供商可以证明其AI工具不存在泄露患者数据的漏洞，从而维护其合规地位和品牌信任。
支持高管风险报告
CISO和安全负责人需要将复杂的AI风险转化为可供企业采取行动的洞察。每月测试生成的数据可通过CASI评分和漏洞报告进行汇总，让管理层清晰了解不断演变的AI风险。这种方式使AI安全从被动响应职能转变为推动业务发展的战略力量，帮助高管在扩大AI应用规模时做出有把握的决策。
AI红队：将防御转化为竞争优势
通过引入智能体式特征攻击包，我们正在重新定义AI红队测试。这些攻击包将精心筛选的高影响力攻击与AI的速度和自主性相结合，打造出一套开箱即用、可自我更新的AI红队解决方案。
企业可持续了解模型弱点，获得可用于修复的实用洞察，从而更有信心安全地大规模部署生成式AI。了解如何通过F5 AI Red Team的自主测试保护AI应用、模型和智能体。
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