详细内容或原文请订阅后点击阅览
LLM 中的红队：增强 AI 安全性和弹性
互联网是一种像地球一样活跃和繁荣的媒介。从信息和知识的宝库，它也逐渐成为黑客和攻击者的数字游乐场。攻击者不仅将互联网视为勒索数据、金钱和金钱价值的技术手段，还将互联网视为一个开放的画布[…]
来源:Shaip 博客互联网是一种像地球一样生机勃勃的媒介。它从信息和知识的宝库，逐渐成为黑客和攻击者的数字游乐场。除了勒索数据、金钱和金钱价值的技术手段外，攻击者还将互联网视为一个开放的画布，想出各种创造性的方法来入侵系统和设备。
大型语言模型 (LLM) 也不例外。从针对服务器、数据中心和网站，攻击者越来越多地将 LLM 作为目标来引发各种攻击。随着人工智能，特别是生成式人工智能的进一步突出并成为企业创新和发展的基石，大型语言模型安全变得极为关键。
大型语言模型安全这正是红队概念的用武之地。
LLM 中的红队：它是什么？
红队作为一个核心概念，其根源在于军事行动，即模拟敌方战术以评估防御机制的弹性。从那时起，这一概念不断发展，并被网络安全领域采用，对他们为巩固数字资产而构建和部署的安全模型和系统进行严格的评估和测试。此外，这也是在代码级别评估应用程序弹性的标准做法。
在此过程中，黑客和专家被部署自愿进行攻击，以主动发现可以修补的漏洞和漏洞，从而优化安全性。
为什么红队是一个基本过程而不是辅助过程
主动评估 LLM 安全风险使您的企业能够领先攻击者和黑客一步，否则他们会利用未修补的漏洞来操纵您的 AI 模型。从引入偏见到影响输出，警报操纵都可以在您的 LLM 中实施。通过正确的策略，LLM 中的红队可确保：
评估 LLM 安全风险 LLM 中的红队