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<p>本文选自公众号：AI与安全</p><p>原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/VS56-Si6hnTGDOCnImGWQQ</p><h2>简介</h2><p>本播客深入探讨AI红队的定义、实施方法、现实挑战及行业案例，帮助听众理解如何通过结构化对抗性测试提升AI系统安全性。</p><h2>核心主题</h2><ul> <li>AI红队与传统红队的本质区别</li> <li>AI红队的标准化实施流程</li> <li>实战中的挑战与解决方案</li> <li>科技巨头的红队实践案例</li></ul><h2>关键要点总结</h2><h3>1. AI红队的核心价值</h3><ul> <li>识别AI系统的概率性风险（如幻觉、偏见），弥补传统渗透测试盲区</li> <li>需多学科团队协作（机器学习专家+安全工程师+社会科学家）</li></ul><h3>2. 实施关键步骤</h3><ul> <li><strong>范围定义</strong>：明确测试目标（模型/API/数据管道）与风险场景</li> <li><strong>对抗性场景设计</strong>：模拟提示注入、数据中毒等真实攻击手段</li> <li><strong>持续迭代</strong>：随模型生命周期更新测试策略，避免一次性评估</li></ul><h3>3. 行业最佳实践</h3><ul> <li><strong>OpenAI</strong>：混合人工+自动化测试，外部专家参与漏洞发现</li> <li><strong>Google</strong>：结合国家行为体威胁情报，模拟高级攻击链</li> <li><strong>Meta</strong>：针对开源模型（如Llama 3.1）重点测试儿童安全与生物威胁</li></ul><h2>参考资料</h2><ul> <li>原文链接：<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/VS56-Si6hnTGDOCnImGWQQ">AI红队，PaloAlto的观点和实践</a></li></ul>