AI红队测试是模拟针对人工智能应用的攻击场景，以识别其弱点并规划预防措施的实践。这一过程有助于保护AI模型免受各种潜在的渗透策略和功能问题的影响。
近年来，企业中人工智能的使用激增，新的AI应用迅速融入组织的IT环境。这一增长，加上AI快速发展的特性，引入了显著的安全风险。AI工具和系统，特别是生成式AI和开源AI，为恶意行为者提供了新的攻击面。如果没有彻底的安全评估，AI模型可能会生成有害或不道德的内容，传递错误信息，并将企业暴露于网络安全风险之中。
为应对这些安全问题，组织正在采用一种经过验证的安全策略：红队测试。AI红队测试源于传统红队测试和对抗性机器学习，涉及模拟网络攻击和恶意渗透，以发现AI安全覆盖和功能弱点的缺口。鉴于AI应用的广泛攻击面和适应性，AI红队测试包括多种攻击模拟类型和最佳实践。
红队测试的历史
红队测试一词可追溯到美国冷战时期，最初用于描述模拟对手（红队）与防御队伍（蓝队）之间的战略军事演习。红队会尝试渗透技术或攻击蓝队，以协助军事情报评估策略并识别潜在弱点。
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在随后的几十年中，红队测试一词在许多行业中变得普遍，指代识别情报缺口和弱点的过程。网络安全社区采用这一术语来描述黑客模拟针对技术系统攻击以发现安全漏洞的战略实践。模拟渗透的结果被用于制定预防措施，以减少系统受到攻击的易感性。
传统红队攻击通常是一次性模拟，进行时不通知安全团队，集中在单一目标上。红队在特定的渗透点攻击系统，通常有明确的目标，并了解他们希望评估的具体安全问题。
AI红队测试与传统红队测试的区别
与传统红队测试相似，AI红队测试涉及渗透AI应用以识别其脆弱点和安全改进的领域。然而，AI红队测试因AI应用的复杂性而有所不同，这需要一套独特的实践和考虑。
AI技术不断演变，随着应用的新迭代，组织面临新的风险。AI技术的动态特性要求AI红队采取创造性的方法。许多AI系统——例如大型语言模型（LLMs）这样的生成式AI工具——会随着时间的推移学习和适应，通常以“黑箱”形式运作。这意味着AI系统对类似红队尝试的响应可能会随时间而变化，当模型的训练数据对红队员隐藏时，故障排除可能会变得困难。
AI红队测试通常比传统红队测试更全面，涉及多种攻击类型和广泛的渗透点。AI红队测试可以针对AI的基础层面——例如，像生成式预训练变换器4（GPT-4）这样的LLM——直至系统或应用层面。与主要关注故意恶意攻击的传统红队测试不同，AI红队测试还解决随机或偶然的脆弱性，例如LLM因幻觉而提供不正确和有害信息的情况。
AI红队测试的类型
AI红队测试涉及多种对抗性攻击方法，以发现AI系统中的弱点。AI红队测试策略包括但不限于以下常见攻击类型：
- 后门攻击。在模型训练过程中，恶意行为者可以在AI模型中插入一个隐藏的后门，以便后续渗透。AI红队可以模拟通过特定输入提示、指令或演示触发的后门攻击。当AI模型被特定指令或命令触发时，可能会以意想不到且可能有害的方式行动。
- 数据中毒。数据中毒攻击发生在威胁行为者通过插入不正确或恶意数据来破坏数据完整性，以便他们后续利用。当AI红队进行数据中毒模拟时，他们可以找出模型对这种利用的易感性，并提高模型在不完整或混淆训练数据下的功能。
- 提示注入攻击。提示注入是最常见的攻击类型之一，涉及以绕过安全防护措施的方式提示生成式AI模型——通常是LLMs。成功的提示注入攻击可以操纵LLM输出有害、危险和恶意的内容，直接违反其预期编程。
- 训练数据提取。用于训练AI模型的训练数据通常包含机密信息，使得训练数据提取成为一种流行的攻击类型。在这种类型的攻击模拟中，AI红队提示AI系统揭示其训练数据中的敏感信息。为此，他们使用重复、模板和条件提示等提示技术，诱使模型透露敏感信息。
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AI红队测试的最佳实践
鉴于AI系统的不断演变及其所呈现的安全和功能弱点，制定AI红队测试策略对于正确执行攻击模拟至关重要。
- 评估风险层级。识别和理解AI红队测试应针对的危害。关注领域可能包括偏见和不道德输出、恶意行为者对系统的滥用、数据隐私，以及渗透和外泄等。在识别相关的安全和安全风险后，通过构建从最不重要到最重要的风险层级进行优先排序。
- 配置一个全面的团队。要制定和定义AI红队，首先决定团队是内部还是外部。无论团队是外包还是内部组建，都应由具有多样技能组合的网络安全和AI专业人员组成。角色可能包括AI专家、安全专业人士、对抗性AI/ML专家和伦理黑客。
- 对整个栈进行红队测试。不要仅仅对AI模型进行红队测试。还必须测试AI应用的底层数据基础设施、任何互联工具和应用，以及所有其他可访问AI模型的系统元素。这种方法确保不会遗漏任何不安全的访问点。
- 将红队测试与其他安全措施结合使用。AI红队测试并不能涵盖减少风险所需的所有测试和安全措施。保持严格的访问控制，确保AI模型以最小权限运行。清理AI应用使用的数据库，并采用其他测试和安全措施来完善整体AI网络安全协议。
- 记录红队测试实践。文档对于AI红队测试至关重要。鉴于AI应用的广泛范围和复杂性，保持清晰记录红队之前的行动、未来计划和决策理由，以简化攻击模拟。
- 持续监控和调整安全策略。理解无法预测每一个可能的风险和攻击向量；AI模型过于庞大、复杂且不断演变。最佳的AI红队测试策略涉及持续监控和改进，意识到单靠红队测试无法完全消除AI风险。
最后更新于2024年11月
