AI red teaming
Adversariaalne testimine süsteemidele, mis veavad teie organisatsiooni 2026. aastal.
Teie AI-süsteeme on testitud jõudluse, täpsuse ja hallutsinatsioonimäära suhtes. Neid ei ole testinud vastane, kes mõistab, kuidas neid juhiste tasemel manipuleerida, ära kasutada usalduspiire nende komponentide vahel ja pöörata neid teie organisatsiooni huvide vastu.
Evalurise AI red teaming on spetsiaalne adversariaalne hindamispraktika LLM-põhistele rakendustele, autonoomsetele AI-agentidele, mitme agendi süsteemidele ja AI-ga integreeritud ettevõtte taristule. Meie operaatorid on avaldanud algupärast teadustööd süsteemipromptide mürgitamise, autonoomsete APT-raamistike ja agentliku ründe orkestreerimise kohta: mitte teoreetiline tutvus nende riskidega, vaid aktiivne spetsialistide teadmine, mida rakendatakse igas teenuslepingus.
Miks AI red teaming on eraldi praktika
Tavapärane red teamingu metoodika ei kandu AI-süsteemidesse. Ründepind on põhimõtteliselt teistsugune. Tõrkeviisid ei sarnane millegagi traditsioonilises turvataksonoomias. Ja eduka ründe tagajärjed AI-süsteemi vastu võivad olla raskemad kui tavapärane kompromiteerimine, sest AI-süsteeme usaldatakse sageli, need on integreeritud kriitilistesse äriprotsessidesse ja neile antakse juurdepääs sisemistele andmetele ja API-dele, milleni tavapärased ründajad otse ei jõuaks.
Prompt injection, mis ekstraheerib teie süsteemiprompti ja kliendiandmeid, ei ole veebirakenduse haavatavus. Autonoomne agent, keda manipuleeritakse volitamata tehinguid täitma, ei ole privileegide eskaleerimise leid. Need on uued riskiklassid, mis nõuavad uut hindamise klassi.
Evaluris on avaldanud asutustele avalikustatud teadustööd piiriülese AI-orkestreeritud ründe kohta. Mõistame, milline adversariaalne AI operaatori poolelt välja näeb, ja kasutame seda mõistmist, et testida, kas teie AI-süsteemid on sellele vastupidavad.
Metodoloogia
AI-süsteemi ohumodelleerimine
Kõigi ulatuses olevate AI-komponentide, andmevoogude, usalduspiiride, tööriistade integratsioonide ja privileegitasemete tuvastamine. Vastase modelleerimine AI-süsteemi tüübile: mida LLM-käitumist tundev ründaja selle konkreetse juurutuse vastu üritaks.
Prompt injectioni kampaania
Süstemaatiline otsene ja kaudne prompt injectioni testimine kõigil sisendpindadel: kasutaja promptid, süsteemiprompti tühistamise katsed, dokumentide töötluse sisendid (PDF, Word, veebisisu), RAG-torustiku andmeallika süstimine ja kolmandate osapoolte tööriistade vastuste manipuleerimine.
Ohutuspiiride hindamine
Piirete, sisu filtreerimise ja ohutuse joondamise kontrollide hindamine kohanemisvõimeliste adversariaalsete strateegiate vastu. Testimine hõlmab teadaolevaid jailbreak-tehnikaid ja uusi lähenemisi, mis on arendatud konkreetse mudeli joondamise omaduste esmaste põhimõtete analüüsist.
Agentlike süsteemide adversariaalne testimine
Autonoomsete agentide võimekusega süsteemidele: eesmärgi röövimine keskkonna manipuleerimise kaudu, volitamata tööriistakutsete ahelad, agentidevahelise usalduse ärakasutamine mitme agendi arhitektuurides, mälu mürgitamine püsivates agendisüsteemides ja privileegide eskaleerimine agentidevahelise suhtluse mustrite kaudu.
Andmete ekstraheerimine ja väljaviimine
Süsteemiprompti ekstraheerimine, treeningandmete järeldamine, tundliku teabe ekstraheerimine vestlusmanipulatsiooni kaudu ja kasutajatevaheline andmeleke mitme rentnikuga AI-juurutustes.
Integratsiooni- ja rakenduskiht
Ümbritseva rakenduse turvatestimine: API autentimise kuritarvitamine, kiiruspiirangu möödahiilimine, väljundi süstimine järgmise taseme süsteemidesse, liigse tegutsemisvabaduse ärakasutamine ja ebaturvalised pluginate või funktsioonikutsete konfiguratsioonid.
Mida me testime
- Kliendisuunalised LLM-vestlusrobotid ja tugisüsteemid
- Sisemised AI-assistendid ettevõtte andmetele juurdepääsuga
- AI-põhised turvatööriistad (SIEM-kaaspiloodid, ohuluure platvormid, automatiseeritud reageerimissüsteemid)
- Autonoomsed agendid API ja tööriistade juurdepääsuga
- RAG-põhised teadmusjuhtimise ja dokumendianalüüsi süsteemid
- Mitme agendi orkestreerimise platvormid
- AI koodigeneratsiooni tööriistad arendajate töövoogudes
- Peenhäälestatud mudelite juurutused omandilistel andmetel
- AI-põhised otsustussüsteemid finantsteenustes, personalis ja vastavuses
Vastavuse kooskõla
| Raamistik | Nõue |
|---|---|
| OWASP Top 10 for LLM Applications | Täielik adversariaalne katvus kõigis 10 kategoorias |
| MITRE ATLAS | Adversariaalse masinõppe ohumaatriks, täielik tehnikate katvus |
| ISO 42001:2023 | AI juhtimissüsteemi turva- ja riskinõuded |
| EU AI Act | Kõrge riskiga AI-süsteemide adversariaalse vastupidavuse testimine |
| NIST AI RMF | MEASURE ja MANAGE funktsioonid, adversariaalse vastupidavuse hindamine |
| OWASP ML Security Top 10 | ML-spetsiifiline haavatavuste katvus |
Tarned
- AI ohumudel: täielik ründepinna kaart AI-komponentidest, usalduspiiridest ja vastase stsenaariumidest
- Prompt injectioni tõendite aruanne: dokumenteeritud süstimisahelad täielike taasesitamise sammude ja mõjuhinnanguga
- Agentliku ärakasutamise aruanne: tööriistade kuritarvitamise ahelad, eesmärgi röövimise stsenaariumid ja agentidevahelised leiud
- Ohutuskontrollide hindamine: piirete tõhususe hinnang möödahiilimise tõendite ja parendussoovitustega
- OWASP LLM Top 10 katvuse maatriks: testikatvus ja leiud kategooria kaupa
- MITRE ATLAS kaardistus: kõik leiud, kaardistatud adversariaalse ML taktika ja tehnika identifikaatoritega
- Juhtkokkuvõte: AI turvariski narratiiv juhtkonnale ja nõukogule
- Tehniline aruanne: täielikud tõendid, taasesitamise sammud ja parandusjuhised
- Kordustesti aken: parandusjärgne kinnitus
Kas olete valmis seda projekti määratlema?
Rääkige meile oma keskkonnast, regulatiivsetest ajenditest ja ajakavast. Kooskõlastame metodoloogia, ulatuse ja tõendusmaterjali nõuded enne testimise algust.