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👨⚕️收录于专栏：AI大模型原理和应用面试题
文章目录
- 一、🍀回答重点
- 二、🍀扩展知识
- 2.1 ☘️手动红队 vs 自动红队
- 2.2 ☘️攻击用例库的构建和分类
- 2.3 ☘️红队测试在 AI 应用生命周期中的位置
- 2.4 ☘️红队测试的局限性
- 三、🍀面试官追问
一、🍀回答重点
红队测试是一种模拟攻击者视角的安全测试方法。在 AI 领域，就是让一组人或自动化工具扮演恶意用户，想方设法让大模型做出不该做的事情，比如输出有害内容、泄露系统指令、绕过安全限制。
目的是在产品上线之前把漏洞找出来，不是等用户踩了雷再修。
这个概念从军事和网络安全领域借鉴过来的。传统网络安全里的红队是一群黑客专家，专门攻破自己公司的系统。AI 红队干的事情本质一样，只不过攻击目标从服务器变成了大模型。
对大模型应用做安全测试，核心覆盖 5 个维度：
1）Prompt 注入测试。尝试各种注入技巧，看能不能让模型忽略系统指令、泄露 System Prompt、执行非预期操作。比如经典的"忽略你之前所有指令"这类直接注入，或者通过外部文档夹带指令的间接注入
2）有害内容诱导。测试能不能通过各种话术让模型生成暴力、歧视、违法内容。直接请求只是最初级的，真正要测的是角色扮演、假设场景、多轮引导这些间接手法
3）信息泄露测试。检查模型是否会泄露训练数据中的隐私信息、商业秘密，或者系统的内部配置。之前 ChatGPT 就出过训练数据提取的漏洞，研究者通过特定 prompt 让模型逐字吐出训练语料
4）功能滥用测试。如果模型有工具调用能力，比如能查数据库、发邮件、执行代码，测试能不能通过巧妙的输入让它执行未授权操作。一个 Agent 如果能调 SQL，攻击者就可能通过 prompt 注入实现变相的 SQL 注入
