在人工智能（AI）领域，模型正面临前所未有的挑战。据研究显示，高达77%的企业已遭受过针对AI模型的攻击，其中41%的攻击更是利用了提示注入和数据投毒等高级手段。这一现状清晰地表明，攻击者的技术手段已经超越了现有的网络安全防御措施。为了扭转这一趋势，我们必须重新审视并强化AI模型构建过程中的安全措施。DevOps团队需从被动防御转向主动出击，将连续性的对抗性测试融入每一步流程中。红队测试，正成为这一转变的核心。
红队测试：AI安全的新防线
保护大型语言模型（LLMs）贯穿于DevOps的各个环节，要求将红队测试作为模型创建过程中的核心组成部分。与传统网络安全将安全视为最终障碍的做法不同，针对AI的连续对抗性测试需要嵌入到软件开发生命周期（SDLC）的每一个阶段。Gartner的炒作周期报告强调了连续威胁暴露管理（CTEM）的重要性，这进一步证明了红队测试必须全面融入DevSecOps的生命周期。
随着数据投毒、模型规避、模型反转、提示注入等复杂攻击手段日益增多，从模型设计到部署的每一个环节都可能成为攻击者的目标，这凸显了持续监控的必要性。Microsoft、NIST以及OpenAI等机构的最新指导原则均强调了在整个模型开发过程中集成自动化威胁检测与专家监督的重要性。随着欧盟AI法案等监管框架要求严格的对抗性测试，实施持续的红队测试不仅能确保合规性，还能显著提升安全性。
传统防御的失效与红队测试的崛起
传统的网络安全措施在面对AI驱动的威胁时显得力不从心。这是因为AI攻击在本质上与传统攻击截然不同。数据投毒攻击中，攻击者通过向训练数据集注入恶意数据，导致模型学习错误，从而产生持续的不准确和操作错误。模型规避攻击则利用模型的固有局限性，通过精心设计的输入变化绕过检测系统。模型反转攻击则通过系统查询AI模型，提取机密信息，暴露敏感或专有训练数据，引发持续的隐私风险。而提示注入攻击更是能够诱导生成式AI绕过安全保障，产生有害或未经授权的结果。
为了应对这些新型威胁，网络安全领导者正越来越多地采用连续对抗性测试。结构化红队演练已成为不可或缺的一环，通过模拟真实的AI攻击场景，发现潜在漏洞并填补安全缺口，从而在攻击者利用这些漏洞之前加以防范。
行业领袖的红队测试实践
为了保持领先地位，行业巨头们已将系统化的红队测试策略融入其AI安全的核心。Anthropic通过紧密结合人类洞察与自动化对抗攻击，实现了对模型脆弱性的主动识别和持续改进。Meta则通过其多轮自动红队测试（MART）系统，快速揭露隐藏漏洞，有效缩小攻击面。Microsoft则利用Python风险识别工具包（PyRIT），结合网络安全专家与高级分析，加速漏洞检测，并提供详细的行动情报以强化模型韧性。OpenAI则借助全球安全专家，结合自动化对抗评估和严格的人为验证周期，主动应对复杂威胁，特别是针对虚假信息和提示注入漏洞的防护。
强化AI安全的五大策略
面对LLMs和AI模型面临的快速演变的攻击，DevOps和DevSecOps团队必须协同合作，以增强AI的安全性。以下是安全领导者应立即实施的五大高效策略：
- 早期集成安全：将对抗性测试直接融入模型设计的初期阶段，并贯穿整个生命周期。早期发现漏洞可降低风险、减少中断并节省未来成本。
- 部署自适应实时监控：静态防御无法抵御高级威胁。利用AI驱动的连续监控工具，快速检测和响应细微异常，最小化攻击者的利用窗口。
- 平衡自动化与人为判断：纯自动化可能忽略细节；手动测试则难以扩展。结合自动化对抗测试和漏洞扫描与专家人为分析，确保精确且可行的见解。
- 定期引入外部红队：内部团队可能存在盲点。定期邀请外部团队进行评估，揭示隐藏漏洞，独立验证防御措施，并推动持续改进。
- 维持动态威胁情报：攻击者不断演变其战术。持续整合实时威胁情报、自动化分析和专家见解，以主动更新和加强防御态势。
综上所述，红队测试已成为构建安全、可靠AI模型的不可或缺的组成部分。通过平衡自动化与人为专长，并动态调整防御策略，领先的AI提供商证明了强大的安全与创新可以并存。最终，红队测试不仅关乎AI模型的防御，更关乎确保信任、韧性和对未来日益由AI塑造的世界的信心。
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