Seventy3

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今天的主题是：

Lessons From Red Teaming 100 Generative AI Products

Summary

AI red teaming, a practice for assessing the safety and security of generative AI systems, is explored in this paper, drawing from Microsoft's experience red teaming over 100 GenAI products. The authors share their internal threat model ontology and eight lessons learned, highlighting the importance of understanding system capabilities, prioritizing simple attack techniques, and recognizing that red teaming differs from safety benchmarking. Automation with tools like PyRIT can enhance red teaming, but human expertise remains critical, especially in assessing responsible AI harms. The paper stresses that LLMs amplify existing security risks and introduce new vulnerabilities. Securing AI systems is an ongoing process, requiring economic considerations, break-fix cycles, and policy regulation.

本论文探讨了 AI Red Teaming（人工智能红队测试）这一实践，用于评估 生成式 AI 系统的安全性和可靠性。研究借鉴了 微软在 100 多个 GenAI 产品上的红队测试经验，分享了内部威胁模型本体（threat model ontology）及八大经验教训。

作者强调了以下关键点：

• 理解系统能力 对于有效评估至关重要。
• 优先采用简单的攻击技术，往往比复杂方法更能暴露漏洞。
• 红队测试不同于安全基准测试，它更侧重于主动发现系统弱点。

尽管 PyRIT 等自动化工具可以提升红队测试效率，但 人类专家仍然不可或缺，特别是在评估 负责任 AI 相关风险 方面。此外，论文指出 大语言模型（LLMs）不仅放大了已有的安全风险，还引入了新的漏洞。

最终，研究强调 AI 安全是一个持续的过程，涉及 经济成本、漏洞修复周期（break-fix cycles）及政策监管，需要跨学科协作来确保 AI 系统的安全性。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2501.07238