快速摘要
AI 紅隊測試（Red Teaming）是模擬攻擊者來找出 AI 系統弱點的安全測試方法。Google、Anthropic、Microsoft 都有內部的 AI 紅隊團隊。本文教你如何為自己的 AI 應用進行基本的紅隊測試。
什麼是 AI 紅隊測試
傳統的紅隊測試是模擬駭客攻擊企業系統。AI 紅隊測試則是模擬攻擊者嘗試讓 AI 系統產生不當行為、洩漏資訊或執行非預期動作。
測試範圍
| 測試項目 | 目標 | 方法 |
|---|---|---|
| Prompt Injection | 繞過 system prompt 限制 | 各種注入技術 |
| Jailbreak | 讓 AI 生成不當內容 | 角色扮演、編碼、多語言 |
| 資料洩漏 | 讓 AI 洩漏訓練資料或系統資訊 | 引導式問答 |
| 功能濫用 | 讓 AI 工具被用於非預期用途 | 邊界測試 |
| 權限升級 | 取得 AI 不應給予的存取權限 | MCP/Agent 攻擊 |
測試方法
- 情報蒐集：了解 AI 系統的功能、權限、使用的模型
- 攻擊計畫：根據系統特性，選擇最可能成功的攻擊向量
- 執行測試：嘗試各種攻擊技術，記錄每次嘗試和結果
- 驗證漏洞：確認發現的漏洞可以可靠地重現
- 撰寫報告：記錄發現、影響評估和修復建議
工具推薦
- Garak：開源的 LLM 漏洞掃描工具
- Prompt Fuzzer：自動化的 prompt 攻擊工具
- Rebuff：Prompt Injection 偵測框架
- 手動測試：最有效的方法仍然是人類的創意攻擊
報告撰寫
AI 紅隊報告應包含：
- 測試範圍和方法
- 每個發現的漏洞：描述、重現步驟、影響評估
- 風險等級（Critical / High / Medium / Low）
- 修復建議
- 無法測試的範圍和原因
常見問題
AI 紅隊測試和傳統滲透測試有什麼不同？
傳統滲透測試針對技術漏洞（SQL Injection、XSS），AI 紅隊測試針對自然語言攻擊和 AI 特有的弱點。工具和方法論完全不同。
誰適合做 AI 紅隊測試？
理想的 AI 紅隊成員需要具備：資安背景、AI 知識、創意思維。有些公司聘請外部的 AI 安全顧問，也有些公司由內部資安團隊兼任。
多久應該做一次 AI 紅隊測試？
建議在 AI 應用上線前做一次完整測試，之後每季度或每次重大更新後做一次。模型更新也算重大更新——模型行為的改變可能引入新的漏洞。