AI Red Teaming؛ آزمون عملی امنیت و ایمنی سامانه‌های هوشمند

AI Red Teaming فرایند طراحی و اجرای آزمون‌های هدفمند برای کشف رفتار ناامن، دورزدن کنترل‌ها و مسیرهای سوءاستفاده در یک سامانه هوش مصنوعی است. این کار باید مجاز، مستند و متناسب با ریسک باشد.

نویسنده
تحریریه آیوان
تاریخ انتشار
۲ شهریور ۱۴۰۵
زمان مطالعه
۹ دقیقه
فهرست بخش‌ها
  1. AI Red Teaming چیست؟
  2. چه چیزهایی باید آزمون شوند؟
  3. فرایند امن Red Teaming
  4. یک‌بار کافی نیست
  5. سناریو را از ریسک واقعی بسازید
  6. از یافته تا اصلاح قابل‌پیگیری
  7. سناریوی نمونه: آزمون یک Agent متصل به دانش
  8. پرسش‌های متداول
  9. منابع

AI Red Teaming چیست؟

Red Teaming تلاش کنترل‌شده برای یافتن ضعف پیش از مهاجم واقعی است. در AI، دامنه آزمون می‌تواند از Prompt و داده تا ابزار، Connector، مجوز و خروجی را پوشش دهد.

هدف، شکستن سامانه برای نمایش نیست؛ هدف تبدیل یافته به کنترل قابل‌پیگیری است.

چه چیزهایی باید آزمون شوند؟

سناریوهای Prompt Injection، افشای داده، دورزدن مجوز، استفاده اشتباه از ابزار و خروجی خطرناک باید بر اساس کاربرد واقعی اولویت‌بندی شوند.

  • ورودی و فایل غیرقابل‌اعتماد
  • داده و Secret حساس
  • Tool Call و اقدام بیرونی
  • مرز نقش و مجوز
  • ثبت و پاسخ به رخداد

فرایند امن Red Teaming

دامنه، مجوز، داده آزمایشی، سقف اثر، ثبت شواهد و معیار توقف را پیش از شروع مشخص کنید. آزمون نباید داده واقعی یا سرویس تولید را بی‌دلیل در معرض خطر قرار دهد.

یافته‌ها باید به Owner، شدت ریسک، اصلاح، آزمون مجدد و تاریخ پذیرش متصل شوند.

یک‌بار کافی نیست

تغییر مدل، Prompt، منبع، ابزار یا Policy می‌تواند سطح حمله را عوض کند. Red Teaming باید در چرخه انتشار و Evalهای مستمر جای بگیرد.

سناریو را از ریسک واقعی بسازید

سناریوهای آزمون باید به کاربرد واقعی وصل باشند: چه داده‌ای در دسترس است، Agent چه ابزاری دارد و بدترین اثر یک تصمیم اشتباه چیست؟ این روش از آزمون‌های نمایشی فاصله می‌گیرد و اولویت اصلاح را روشن می‌کند.

نمونه‌های ورودی ناسالم، فایل‌های غیرقابل‌اعتماد، درخواست‌های متناقض و تلاش برای عبور از نقش‌ها را در محیط کنترل‌شده اجرا کنید. هدف ثبت اثر و کنترل لازم است، نه بازتولید خسارت.

از یافته تا اصلاح قابل‌پیگیری

برای هر یافته، شدت، شواهد، مالک اصلاح، تاریخ هدف و معیار آزمون مجدد ثبت کنید. عبارت مبهم «مدل امن‌تر شد» جایگزین نتیجه قابل‌سنجش نیست.

پس از اصلاح، همان سناریو و سناریوهای نزدیک را دوباره اجرا کنید. تغییر منبع دانش، Prompt یا ابزار می‌تواند یک مسیر قدیمی را دوباره فعال کند؛ بنابراین آزمون باید بخشی از انتشار باشد.

سناریوی نمونه: آزمون یک Agent متصل به دانش

یک آزمون می‌تواند سندی غیرقابل‌اعتماد را وارد کند که از Agent می‌خواهد دستورهای قبلی را نادیده بگیرد یا داده محرمانه را نشان دهد. انتظار باید روشن باشد: Agent نباید دستور سند را به‌عنوان Policy بپذیرد.

آزمون دیگر می‌تواند درخواست استفاده از ابزاری خارج از نقش کاربر باشد. Trace باید نشان دهد که کنترل مجوز درخواست را متوقف کرده و اطلاعات حساس در پاسخ یا لاگ ظاهر نشده است.

هر نتیجه به شدت ریسک و مالک اصلاح متصل می‌شود. پس از تغییر Prompt، Connector یا مدل، همین سناریوها دوباره اجرا می‌شوند تا اصلاح فقط یک ادعا باقی نماند.

پرسش‌های متداول

آیا Red Teaming همان Penetration Test است؟

هم‌پوشانی دارند، اما AI Red Teaming رفتار مدل، داده و ابزارهای Agent را نیز دربر می‌گیرد.

آزمون حمله در محیط تولید مجاز است؟

فقط با مجوز، دامنه محدود و کنترل اثر؛ محیط ایزوله معمولاً انتخاب مناسب‌تری است.

منابع

مطالعهٔ بیشتر در دانشنامهٔ لیان

آزمون امنیت AI را به چرخه انتشار وصل کنید

آیوان در تعریف سناریو، کنترل و ارزیابی ریسک Agentهای سازمانی کمک می‌کند.