Tanulságok 100 MI rendszer red teameléséből
A Microsoft kutatói a Lessons From Red Teaming 100 Generative AI Products című tanulmányukban megosztják tapasztalataikat több mint 100 generatív mesterséges intelligencia (AI) termék biztonsági teszteléséről.
Véleményük szerint fontos alaposan megismerni az AI rendszer képességeit és azt, hogy milyen környezetben használják. Nem szükséges bonyolult matematikai módszerek alkalmazása, mert az AI rendszerek sebezhetőségeinek feltárásához nem mindig kell összetett matematikai számításokat végezni. Az AI red teaming nem egyenlő a biztonsági szabványok ellenőrzésével. A red teaming célja a valós támadások szimulálása, nem pedig a meglévő biztonsági szabványoknak való megfelelés ellenőrzése. Az automatizált eszközök segíthetnek a kockázatok szélesebb körének lefedésében és a tesztelési folyamat hatékonyságának növelésében. A red teaming során az emberi kreativitás és ítélőképesség elengedhetetlen a komplex sebezhetőségek azonosításához. A potenciális károk felmérése és mérése nehézségekbe ütközhet, mivel ezek gyakran nem számszerűsíthetők egyszerűen. Az LLM-ek felerősíthetik a meglévő biztonsági kockázatokat, és újakat is bevezethetnek, ezért különös figyelmet igényelnek. Az AI rendszerek biztonságának fenntartása folyamatos erőfeszítést igényel, mivel az új fenyegetések és sebezhetőségek folyamatosan jelennek meg.
A tanulmány részletesen bemutatja a Microsoft belső fenyegetési modell ontológiáját és gyakorlati példákat is hoz a red teaming műveletekből, amelyek segíthetnek más szervezeteknek saját AI rendszereik biztonságának értékelésében és javításában.