Lt; DR
Dirbtinio intelekto „raudonosios komandos“ įrankiai atakuoja modelį per jo galinį tašką: atliekami nulaužimai, greitas įterpimas, duomenų išgavimas, nesaugi išvestis. Jiems tai gerai sekasi, o atvirojo kodo programinės įrangos paketas yra išties brandus. Ko jie nemato, tai sluoksnio, kuris lemia, kiek toli nukeliauja sėkminga ataka.
- Įrankiai tikrina elgseną. Pateikite prieštaringą atsakymą, įvertinkite atsakymą, pakartokite. Tai atsakymas į klausimą „ar šį modelį galima įtikinti, kad jis reikštų tai, ko neturėtų reikšti“.
- Sprogimo spindulys yra kažkur kitur. Įgūdžių faile, taisyklių faile, MCP serverio konfigūracijoje, įrankio taikymo srityje ir agento naudojamuose kredencialuose. Niekas iš to nepasiekiama iš galinio taško.
- Švari raudonosios komandos ataskaita ir pernelyg privilegijuotas agentas patogiai sugyvena. Modelis atsisakė. Agentas vis dar turėjo rašymo prieigą, kurios jam niekada nereikėjo.
- Paleiskite abu. Dirbtinio intelekto raudonųjų komandų sudarymas elgesio, išteklių ir konfigūracijos analizei siekiant aprėpties. Antroji dalis sudaryta iš pusės, kurios dauguma komandų dar nepradėjo.
Kodėl dirbtinio intelekto raudonųjų komandų naudojimas nustojo būti neprivalomas
Prieš dvejus metus kalbos modelio konkurencinis testavimas buvo mokslinė veikla. 2026 m. tai – išleidimo vartai.
Priverstinė funkcija yra tiek reguliavimo, tiek techninės srities: ES Dirbtinio intelekto įstatymas numato, kad didelės rizikos dirbtinio intelekto sistemoms bus atliekami prieštaringi testavimai rizikos valdymo sistemoje, o tai paverčia „raudonųjų komandų“ testavimą iš geros praktikos įrodymu, kurį kažkas turi pateikti. O įrankiai subrendo pakankamai greitai, kad tai atitiktų. Atvirojo kodo paketas dabar atlieka didžiąją dalį to, už ką prieš dvejus metus imdavo mokestį puolamoji konsultacinė įmonė.
Problema ne ta, kad dirbtinio intelekto raudonosios komandos įrankiai yra silpni. Problema ta, kad kategorija gerai atsako į vieną klausimą, o komandos mano, kad ji atsakė į antrą, kurio niekada nelietė.
Kas iš tikrųjų yra dirbtinio intelekto „Red Team“ įrankiai?
Padėtis susitelkė aplink nedidelį skaičių projektų, kurie iš tikrųjų yra įgyvendinami.
| Įrankis | Formuoti | Geriausiai |
|---|---|---|
| Garakas (NVIDIA, Apache 2.0) | Komandinės eilutės pažeidžiamumų skaitytuvas, daugiau nei 120 zondavimo modulių | Platus tiriamasis aprėpties lygis, palyginti su įdiegtu modelio galiniu tašku |
| PyRIT (Microsoft, MIT) | Python orkestravimo sistema, daugiapakopė | Individualiai pritaikytos atakų grandinės, kurios atspindi tikrą pokalbį |
| „Promptfoo“ (MIT, „OpenAI“ įsigijo 2026 m. kovo mėn.) | Konfigūracijos pirmojo įvertinimo ir raudonosios komandos pakinktai | CI integruotas regresinis testavimas su OWASP LLM Top 10 iš anksto nustatytu sąrašu |
| „DeepTeam“ (Patikimas dirbtinis intelektas, „Apache 2.0“) | Python testavimo sistema | Paprasčiausias įdiegimas ir aiškus OWASP LLM Top 10 žemėlapis |
| Komercinės platformos | Valdomos, nuolatinės kampanijos | Suplanuotas testavimas su atitikties ataskaitų teikimu auditoriams |
Protinga darbinė konfigūracija: vienas platus nuskaitymas kiekvienoje išleidimo šakoje, lengvesnis programų rinkinys kiekvienoje pull requestir naujų atakų generavimą periodiškai, o ne nuolat. Stebėkite nepavykusių zondų skaičių laikui bėgant. Jei jis nustoja mažėti, kažkas išsiuntė regresinę versiją ir niekas to nepastebėjo, ir tai jau yra atradimas.
Tarpas: elgesys nėra sprogimo spindulys
Štai kas bendra visoms šioms priemonėms. Jos sąveikauja su sistema taip pat, kaip ir vartotojas, per galinį tašką, ir vertina rezultatus.
Tai visiškai teisinga elgsenos testavimui. Tai struktūriškai akla vieta.
Apsvarstykite, koks agentas iš tikrųjų yra. Modelis, įrankių rinkinys, kurį jis gali iškviesti, tapatybė, pagal kurią jis veikia, atmintis, kuri išlieka, ir konfigūracijos failai, kurie nurodo, ką daryti ir ką jis gali liesti. Dirbtinio intelekto raudonojo komandavimo pratimaicisyra pirmasis iš jų. Kiti keturi yra paprasto teksto failai, esantys saugykloje, ir jie nustato, kas nutinka po sėkmingo greito įskiepijimo.
Praktinis pavyzdys. Jūsų raudonosios komandos programa paleidžia tūkstantį įterpimo naudingųjų krūvių kodavimo asistentui. Modelis išsaugo savo formą. Ataskaita grąžinama švari. Tuo tarpu toje pačioje saugykloje:
- Taisyklių failas nurodo asistentui teikti pirmenybę vidiniam paketų registrui, kurio niekas nepatvirtino. MITER ATLAS dokumentuoja šį modelį kaip realų atvejo tyrimą, o ne hipotetinį.
- MCP serverio konfigūracija suteikia įrankiui platesnę prieigą prie failų sistemos, nei reikia jo funkcijai, nes tai yra greičiausias būdas jam veikti.
- Agentas veikia su bendrai naudojama paslaugos paskyra, todėl audito žurnale įrašoma paskyra, o ne tai, kuris agentas pasirinko veiksmą.
- Dirbtinio intelekto teikėjo kredencialai yra raginimo faile, kuris buvo committed kaip dokumentacija.
Nė vienas iš šių keturių nėra pavyzdinis elgesys. Nė vienas iš jų nepasiekiamas per galinį tašką. Visi keturi keičia tai, ką pasiekia sėkminga ataka, o puikus raudonosios komandos rezultatas nieko nesako apie nė vieną iš jų.
Tai nėra prieštaringas aiškinimas. „Microsoft“ pačios „raudonojo komandavimo“ aprašymas. 100 generatyvinių dirbtinio intelekto produktų aprašomas perėjimas nuo testavimo modelių prie sistemos lygio atakų modeliavimo, iš ankstocisely todėl, kad svarbiausi trūkumai buvo ne tik modelyje. Artimiausiai su darbu susipažinę praktikai priėjo prie tos pačios išvados.
Štai kodėl sąžiningas dirbtinio intelekto „raudonųjų komandų“ apibrėžimas yra ne „ar to pakanka“, o „kokia yra kita pusė“.
Dirbtinio intelekto raudonųjų komandų sudarymas, skverbties testavimas ir konfigūracijos analizė
Trys disciplinos, įprastai sujungiamos tiekėjo medžiagoje, o pirkėjas, jas sumaišęs, galiausiai gauna dvi iš trijų ir akląją zoną.
Perskaitykite paskutinę eilutę. Kiekvienos disciplinos akloji zona yra kitos disciplinos visa sritis, todėl vienos iš jų pasirinkimas ir pavadinimas dirbtinio intelekto saugumu yra dažna nesėkmė.
Kaip įvertinti dirbtinio intelekto „Red Team“ įrankius
Jei renkatės vieną, tai yra klausimai, kurie išliks demonstraciniame etape.
Pirmasis kriterijus yra tai, kur dabartinė karta yra ploniausia. Modelio lygio skaitytuvai buvo sukurti, kai įdomus taikinys buvo pokalbių robotas, o agentų aprėptis yra pripažinta atvirojo kodo įrankių spraga.
Ką naudoti kartu su dirbtinio intelekto „Red Teaming“
Jei raudonojo komandinio testavimo metu testuojamas elgesys iš išorės, papildomas darbas pradedamas saugyklos viduje, kur yra konfigūracija.
- Pirmiausia atradimas, nes negalima išbandyti to, ko neradai. „Xygeni“ dirbtinio intelekto saugumas nuolat aptinka kiekvieną dirbtinio intelekto išteklių jūsų saugyklose: modelius, sistemas, duomenų rinkinius, išvadų galinius taškus, agentus, MCP serverius, įgūdžių failus, raginimus, guardrails, ir dirbtinio intelekto kodavimo įrankius, kuriuos jūsų kūrėjai iš tikrųjų naudoja. Ne iš apklausos ar savarankiškai pateikto registro, o iš to, ką tie įrankiai palieka kode. Tai sukuria dirbtinio intelekto inventorių, dirbtinio intelekto medžiagų sąrašą ir grafiką, kaip dalys sujungtos, o tai yra svarbiausia, nes rizika dažniausiai slypi laiduose, o ne viename turte.
- Tada aptikimas ten, kur „raudonųjų komandų“ metodas negali pasiekti. Raginimų injekcijos rizika, susijusi su raginimų kūrimu kode, kai išvados pažymėtos OWASP LLM kategorija ir atitinkamu raudonu komandos vektoriumi, nurodant tikslų failą ir eilutę. Dirbtinio intelekto teikėjo prisijungimo duomenys palikti raginimų failuose ir agento konfigūracijoje, apimantys pagrindinius modelių teikėjus, nes nutekėjęs modelio raktas yra tokia pati paslaptis kaip ir bet kuri kita, ir šiuo metu ji saugoma. failas, kurio niekas neperžiūri.
- Ir viena eilė, o ne ketvirta. Išvados patenka į tą patį rizikos modelį ir turi tą patį prioritetą kaip ir jūsų kodas, priklausomybė ir pipeline radiniai, įskaitant tuos, kurie gauti iš skaitytuvų, kurių nekeičiate. Atskiros dirbtinio intelekto „Red Team“ priemonės savo konsolėje pateikia puikią išvestį. Atskira konsolė yra dar viena eilė, kurios niekas nerūšiuoja.
Darbo pasidalijimas yra aiškus. Dirbtinio intelekto „raudonųjų komandų“ metodas įrodo, kaip modelis elgiasi atakos metu. Išteklių ir konfigūracijos analizė įrodo, ką pasiektų ataka. Nei viena komanda nepakeičia kitos, ir beveik kiekviena komanda pradėjo nuo pirmosios.
Kur nusileidžia sistemos ir reguliuotojai
Konkurencinis testavimas iš geros praktikos virto laukiamu įrodymu, nors formuluotė yra svarbesnė, nei paprastai pripažįsta pardavėjai.
- NIST AI RMF ir jo generatyvinio dirbtinio intelekto profilis skatinti prieštaringų vertinimų taikymą kaip dirbtinio intelekto rizikos valdymo dalį. Raudonųjų komandų taikymas nėra įvardytas kaip privaloma kontrolės priemonė, o tokios grėsmės kaip greitas įskiepijimas patenka į atsparumo gaires.
- ES AI įstatymas Tikimasi, kad prieš išleidžiant į rinką bus atliktas modelio įvertinimas, įskaitant didelės rizikos sistemų priešpriešinį testavimą kaip rizikos mažinimo dalį. Jame nenurodoma konkreti priemonė, tiekėjas ar ataskaitos formatas.
- OWASP 10 geriausių LLM programų pateikia bendrą žodyną. Išvada, pažymėta LLM01, yra gynėjo veiksmų verta. „Modelis pasakė kažką blogo“ – ne.
- MITER ATLAS pateikia technikos identifikatorius ir dokumentuotus atvejų tyrimus, todėl raudonosios komandos radinys ir grėsmės modelis nurodo tą patį dalyką.
Praktinis aiškinimas: jums reikia struktūrizuoto konkuruojančio testavimo įrodymų, teste aprėptų sistemų sąrašo ir įrašų apie tai, kas pasikeitė vėliau. Vien nuskaitymo rezultatai neatitinka nė vieno iš šių trijų kriterijų.
Išbandykite kitą pusę
Švari dirbtinio intelekto „red teaming“ ataskaita nurodo, kad modelis išlaikė duomenis. Ji nenurodo, ką galėtų pasiekti šalia esantis agentas, jei modelis nebūtų pasiekęs duomenų.
Ksigeni aptinka kiekvieną jūsų saugyklose esantį dirbtinio intelekto išteklių, įskaitant agentus, MCP serverius ir niekam nedeklaruotus įgūdžių failus, ir nustato rizikas, slypinčias konfigūracijoje, o ne modelio elgesyje: kaip kuriami raginimai, ką agentas gali liesti ir kurie prisijungimo duomenys yra failuose, kurie niekada nebuvo peržiūrėti kaip kodas.
Suplanuokite demonstracinę versiją kad pamatytumėte savo dirbtinio intelekto inventorių.
DUK
Kas yra dirbtinio intelekto raudonosios komandos įrankiai?
Įrankiai, imituojantys priešiškas atakas prieš kalbos modelius ir jais pagrįstas programas: greitas įterpimas, avariniai nutrūkimai, duomenų išgavimas, nesaugus išvesties apdorojimas. Jie siunčia atakas į galinį tašką ir įvertina atsakomąsias atakas.
Ar dirbtinio intelekto raudonųjų komandų taikymas yra tas pats, kas skverbties testavimas?
Ne. Įsiskverbimo testavimas taikomas deterministinei programinei įrangai, kurioje ta pati įvestis duoda tą pačią išvestį. Dirbtinio intelekto „red teaming“ taikosi į tikimybines sistemas, todėl atlieka daug bandymų ir matuoja dažnumą, o ne patvirtina vieną spragą.
Ar dirbtinio intelekto „red team“ įrankiai apima ir dirbtinio intelekto agentus?
Iš dalies, ir tai yra dabartinės kartos silpnoji vieta. Modelių lygio skaitytuvai turi ribotą agentų aprėptį ir nė vienas iš jų nemato konfigūracijos, kuri nustato agento prieigą prie įrankių, tapatybę ar leidimus.
Kokius dirbtinio intelekto „red team“ įrankius turėtų naudoti komanda?
Pradėkite nuo vieno plataus atvirojo kodo skaitytuvo aprėpčiai ir vieno CI integruoto rinkinio regresijai, tada pridėkite kelių posūkių orkestravimą, kai jūsų išvados priklauso nuo pokalbių istorijos arba įrankių iškvietimo elgsenos.
Ko neapima dirbtinio intelekto „red teaming“?
Viskas, ko negalima pasiekti iš modelio galinio taško: kokius įrankius agentas gali iškviesti, kokia tapatybė jis veikia, ką saugo jo atmintis ir įgūdžiai, taisyklės bei MCP konfigūracijos failai, apibrėžiantys jo teises. Jie yra saugykloje, o ne pokalbyje.
Ar dirbtinio intelekto raudonojo komandavimo sistema atitinka ES Dirbtinio intelekto įstatymo įsipareigojimus?
Nė vienas įrankis to nedaro. Įstatymas numato, kad prieštaringi testavimai yra dokumentuotos didelės rizikos dirbtinio intelekto sistemų rizikos valdymo sistemos dalis, o tai reiškia įrodymus, inventorių ir procesą, o ne tik nuskaitymo ataskaitą.
