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.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Цифровой фронтир: Почему малому бизнесу пора вспомнить опыт Napster
- «РБПО для бедных»: собираем CI/CD-конвейер безопасной разработки
- Я обнаружил крупномасштабное распространение вирусов в GitHub
- ChatGPT теперь требует селфи с паспортом: как OpenAI и Anthropic внедряют KYC и убивают анонимность в ИИ
- Обзор решений двухфакторной аутентификации на 2026 год
- Сервис «Скорозвон»: Как мы проверяем продавцов без субъективных оценок руководителя: методика аттестации отдела продаж
- NextDNS, AdGuard DNS, Cloudflare for Families, Pi-hole, мы — честное сравнение от конкурента
- Криптографы «Криптонита» создали новый способ проверки устойчивости постквантовых криптосистем
- gost-curl — консольный HTTP-клиент с поддержкой ГОСТ TLS 1.3
- Я год не писал код руками. Но я не вайбкодер — и это две разные профессии