AI红队测试：主动安全的标准

F5 ADSP | 2025年1月15日

随着GenAI成为保持竞争优势、优化业务流程和客户体验的关键工具，确保其安全至关重要。AI在推动创新的同时，也会引入新的攻击面以及传统安全工具无法有效管理的独特风险。因此，需要采用AI红队测试，这种主动的攻击性方法可在攻击者发起攻击前识别漏洞并加强防御。

AI红队测试通过模拟对抗性策略，在恶意行为者利用模型和应用中的漏洞之前识别这些漏洞。此过程并非识别理论风险，而是测试系统面对各种威胁时在现实环境中的韧性，包括提示词注入、越狱、数据投毒、信息泄露和未经授权的数据提取。

隐藏在AI系统中的漏洞会导致攻击面不断扩大。要抢先应对恶意行为者，仅靠定期测试不足以化解这些风险。通过持续测试AI模型和应用，企业可通过以下方式在当今AI驱动的环境中获得关键优势：

主动缓解风险：AI红队测试可发现原本可能在遭到利用前一直未被检测到的漏洞。
弥合AI安全测试差距： Red teaming长期以来一直是传统信息安全的关键组成部分，但面对AI系统时，现有方法在复杂性和覆盖范围方面仍显不足。通过开展量身定制的对抗性测试，并纳入涵盖静态攻击、智能体攻击和操作攻击的全面攻击套件，组织可以弥合关键安全差距，并持续掌控不断扩展的AI环境。
建立信任：主动测试有助于让利益相关方、治理团队和监管机构确信，AI系统是安全的，并且符合内部和外部政策。

这些优势使安全团队能够有信心地展示其如何缓解AI相关风险，并最终推动创新向前发展。

强有力的红队测试策略不应局限于简单的“一次性”测试，还需要持续迭代和评估，以适应AI不断变化的特性。有效红队测试策略的关键组成部分包括：

全面的攻击模拟：
- 系统测试单轮模型响应中的薄弱环节，重点针对暴力、有害内容、违法行为和虚假信息等常见漏洞。
- 通过与模型开展多轮对话来模拟现实中的对抗性交互，以便动态调整策略，发现只有在长时间交互中才会显现的深层漏洞。
- 定制化测试支持用户定义恶意提示词和意图，以利用特定模型的弱点及组织特有的风险。
- 识别模型在处理API请求和代码级输入时存在的漏洞，确保模型在基于内容的交互之外也具备稳健性。
有价值的洞察：详细报告应明确指出薄弱环节，并为采取切实可行的改进措施提供指导。
可扩展性：Red teaming演练必须能够扩展到多个模型、应用和场景，以确保开展广泛测试。

这种方法可确保全面识别漏洞，使组织能够在攻击者利用这些漏洞之前加固其AI系统。