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World File Search System红队
红队中的人工智能
红队模拟现实世界中对组织、基础设施或个人等目标的攻击，以测试他们的防御能力并评估漏洞。人工智能在红队网络攻击中发挥着重要作用。本文通过研究人工智能方法在各种情况下如何被滥用以及确定这些攻击的典型目标，探讨了人工智能在红队中的影响。最近的研究强调了与大型语言模型（LLM）相关的风险，这是一种先进的人工智能，以及它们重塑红队领域的潜力。本文旨在进行全面回顾，分析人工智能在网络攻击中的作用及其对红队实践的影响。论文第 2 章分析了提交的文章，总结了其方法和结果。本文进行了范围界定审查，旨在确定红队中使用的 AI 方法及其有针对性攻击的性质。第 3 章介绍了扩展的文献综述，采用叙述性综述和滚雪球抽样方法来实现其目标。该评论重点介绍了红队攻击中使用的大型语言模型 (LLM)。它探讨了 LLM 和其他高级 AI 方法在网络攻击领域的作用，重点介绍了最近的研究及其目标。AI 正在推动整个红队领域的变革，而 LLM 等高级 AI 既带来了机遇，也带来了风险。自动化网络攻击的兴起带来了新的复杂程度，使得这些攻击越来越难以检测。网络犯罪分子正在利用可访问的 AI 工具执行自动化和高度逼真的攻击，通常只需要极少的人为干预。这些基于 LLM 的应用程序不仅使攻击者能够优化他们的策略，而且由于 AI 系统内的漏洞，还存在严重风险，可能导致严重后果。例如，对 AI 驱动的攻击的模拟显示出很高的成功率，凸显了这些工具增强网络攻击方法的潜力。讨论了 Auto-GPT 等工具在未来向公众推出时被滥用的可能性。需要对网络攻击中的 AI 进行研究，以应对红队中使用 AI 应用程序所带来的威胁。
红队：如何通过像敌人一样思考来取得成功
在竞争激烈的商业环境中，战略构思不当、安全措施薄弱或资源不足的活动都可能导致财务和声誉受损。在国家安全背景下，结果可能是——而且已经是——灾难性的，包括生命损失、不可预见的后果和声誉受损。然而，根据 Micah Zenko 的说法，在大多数情况下，通过使用 3 种核心实践可以提高获得更有利结果的机会：模拟、漏洞探测和替代分析。那些意识到自己批改作业所固有的危险的人可以招募一支由熟练的主持人组成的“红队”，他们使用这些实践来鼓励批判性思维、群体思维缓解、文化同理心和自我意识，以加深对组织或参与者的动机、意图和能力的理解。
红队防御部门推出全新
该场景想象了 eshu，一种新型植入物，可以让任何装备了它的个体立即吸收新知识。这种知识是可逆的，并且不会以任何方式影响个人意志。渐渐地，这些植入物变得越来越普及，并且在某些地区使用也越来越广泛。它们成为通过注入军事知识从平民中临时、立即建立军队的杠杆。这支军队以九头蛇 (Hydra) 命名，借用神话中的动物九头蛇 (Hydra) 来表示其不断自我更新的能力，每个志愿者都可以根据需要随时为自己注入足够的知识。渐渐地，eshu 的能力不断扩大，为集体行动的可能性开辟了道路：拥有 eshu 的个体可以以分散、即时甚至共生的方式相互交流。
为乌克兰停火做准备：俄罗斯红队倡议
被占领的领土和居住在那里的人民从根本上来说一直是俄罗斯人，他们需要成为大俄罗斯的一部分。2 俄罗斯可能声称要保护俄罗斯族或讲俄语的乌克兰人的俄罗斯身份和自治权。然而，值得注意的是，一些评论员认为，俄罗斯对乌克兰的侵略从根本上与俄罗斯希望对基辅的乌克兰政府施加影响有关。因此，俄罗斯也可能以有权拥有势力范围的心态加入谈判，从而对乌克兰的国内和外交政策进行某种形式的控制。这些叙述不仅是当前冲突的基础，也是俄罗斯 2014 年入侵乌克兰东部和
dod 指令 8585.01 dod 网络红队
2.1. 国防部首席信息官（CIO）。...................................................................................................... 5 2.2. 国防信息系统局局长。...................................................................................................... 6 2.3. 国防部负责研究与工程的副部长。........................................................................ 6 2.4. 国防部负责采办与保障的副部长。...................................................................... 6 2.5. 国防部负责政策的副部长。...................................................................................... 7 2.6. USD(P&R)。...................................................................................................................... 8 2.7. 国防部负责情报与安全（USD(I&S)）的副部长。........................................ 8 2.8. 国防情报局局长。...................................................................................................... 8 2.9. DIRNSA/CHCSS。............................................................................................................. 9 2.10. DOT&E。...................................................................................................................... 10 2.11. 首席参谋助理和国防部各部门负责人。 ........................................................... 11 2.12. 各军种部长、美国海岸警卫队司令、各国防机构和国防部实地活动主管与 DCRTS 的合作。 ............................................................................................................. 13 2.13. 参谋长联席会议主席。 ............................................................................................................................. 15 2.14. 作战司令部司令。 ............................................................................................................................. 16 2.15. 美国网络司令部司令。 ............................................................................................................. 16 第 3 部分：程序 ............................................................................................................................. 19
人工智能安全红队方法指南（第 2 版）...
团队合作................................................................................................................................ 49
HUGIN 和 MUNIN 任务红队 – 人性化方面
摘要 —本文旨在概述人类火星任务需要考虑的方面。它描述了人类在深空中面临的危险以及必须采取的对策。由于任务的设计尽可能简单，因此在确保宇航员安全的同时，尽可能减少质量，这是团队面临的最大挑战之一。在任务开始时，对技术的可用性做出了乐观的假设。任务的方面和要求被分为主要方面（肯定和立即危及生命）和次要方面（可能长期危及生命）。主要方面和要求分为 LSS、辐射控制、环境控制和安全与应急。研究了不同的辐射暴露及其对人类的影响，并选择了足够的辐射控制屏蔽。已经考虑了几种紧急情况，并提供了安全系统和设备。次要方面和要求包括心理、生理和医疗方面、卫生和培训。这些方面已经过调查，并已制定了要求。
AI 安全红队方法指南（1.00 版）
附录 ................................................................................................................................ 55