ML Red Teaming для LLM: можно ли обойтись open source-инструментами?

В этой статье расскажем про основные классы атак и практическую структуру тестирования ИИ-моделей на уязвимости – от провоцирования галлюцинаций и многошаговых атак до проверки на утечку корпоративных данных. Отдельно объясняем, как правильно оценивать результаты сканирования ML Red Teaming, дадим рекомендации по выстраиванию защиты и безопасному использовании ИИ в корпоративной среде.

ML Red Teaming (AI Red Teaming) – это специализированная форма наступательного тестирования, при которой команда имитирует действия реальных злоумышленников против систем машинного обучения, больших языковых моделей, генеративного ИИ и агентных систем. В отличие от классического пентеста, здесь цель не просто «взломать», а найти уязвимости, присущие именно ИИ-компонентам, оценить риск и повысить реальную устойчивость используемой ИИ-модели.

Статья будет полезна специалистам по информационной безопасности, ML-инженерам, Red Team специалистам и разработчикам, которые занимаются тестированием и защитой LLM-приложений в корпоративной среде.

Источник: Хабрахабр