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AI安全红队测试方法指南

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发表于 2025-6-12 05:48 | 显示全部楼层 |阅读模式

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作者:微信文章
背景与定位

该指南由日本AI安全研究所于2025年3月发布,是日本政府推动AI安全的重要举措。作为亚太地区首个针对生成式AI的红队测试规范,它填补了行业空白。指南采用三层结构:主文档阐述方法论框架,附录详述技术细节,补充材料提供实操样例。

核心内容架构

指南包含九大章节,系统性地构建了AI红队测试体系。第一章明确适用范围为基于大语言模型(LLM)的AI系统,特别强调对多模态模型的支持。第二章定义关键术语,如"红队测试"指模拟攻击者视角的安全评估,"AI安全"涵盖六大维度:以人为本、安全性、公平性、隐私保护、安全保障和透明度。

方法论创新

指南创新性地提出三维测试分类法:按知识维度分为黑盒/白盒/灰盒测试;按环境分为生产/预发布/开发环境测试;按执行方式分为自动化/人工/AI代理测试。这种分类体系使测试方案设计更加系统化。

典型攻击方法

第三章详细列举了针对LLM系统的五类攻击技术:直接提示注入、间接提示注入、模型提取、数据投毒和成员推理攻击。其中直接提示注入又细分为前缀注入、角色扮演等子类,并提供了成功率数据(如角色扮演攻击成功率78%)。

实施流程规范

指南将红队测试分为三个阶段:准备阶段要求绘制系统架构图并确定测试范围;攻击实施阶段采用"风险场景开发-攻击签名设计-混合测试"的流程;改进阶段建立漏洞分级修复机制。建议测试预算占项目总成本的3-5%。

技术创新亮点

指南整合了PyRIT、Moonshot等7种测试工具,形成完整工具链。提出动态风险评估模型,结合传统CVSS评分与AI特有指标。新增多模态攻击检测项,如图像提示注入测试。

该指南通过系统化的测试框架和实操性强的实施方案,为AI安全评估树立了新标杆。实施时需重点注意测试环境隔离、专业团队建设和持续改进机制建立等关键环节。

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