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近期，OpenAI分享了两篇关于红队测试的论文，介绍了红队测试这一网络安全领域的评估方法在AI领域的应用。
还记得今年年初OpenAI公布的文本转视频模型Sora吗？刚公布时Sora就处于红队测试阶段，直到现在...
并且，OpenAI还面向大众开放了红队申请链接。
那么，红队到底是什么？为什么需要红队测试？红队测试都要做些什么？今天我们来聊一聊这个话题。
关于红队测试
红队测试（Red Teaming） 本质上是一种主动的安全评估方法，源自军事和网络安全领域，通过模拟对手的攻击行为，帮助组织识别和修复安全漏洞，增强系统防御能力。在网络安全中，红队测试涉及训练有素的安全专家（即红队）模拟真实攻击者的策略、技术和程序，对组织的人员、网络、应用程序和硬件设施进行多层次的攻击模拟。其目标是评估组织在面对现实世界攻击时的防御能力，识别潜在的物理、硬件、软件和人为漏洞，从而提升整体安全性。
随着AI技术的发展，红队测试的概念也被引入到AI系统的评估中。在AI领域，红队测试通过模拟恶意攻击者的行为，发现AI系统中的潜在漏洞和弱点，确保系统的安全性和稳健性。例如，在大语言模型（LLM）的红队测试中，专家会设计对抗性提示，测试模型在面对恶意输入时的反应，以识别可能存在的安全漏洞和偏见。
另外值得一提的是，在网络安全领域，与红队测试相对应的是蓝队测试。红队属于攻击方，模拟真实攻击者的策略和技术，主动测试组织的安全防御能力。而蓝队是防御方，负责保护组织免受攻击，持续监控、检测并响应潜在的安全威胁。通常，两种测试会协作进行，以全面提升组织和系统的安全态势。
为什么需要红队测试？
1. 识别潜在风险
AI系统在处理复杂任务时可能出现意外问题或漏洞，例如：
生成不准确、不适当或有害的内容。 被用户利用来绕过限制或法规。 忽视文化背景或敏感性，导致不符合道德或社会规范的行为。
红队测试通过模拟实际使用场景或潜在攻击方式，帮助系统开发者提前发现这些问题。
2. 提升AI系统安全性
红队测试能够有效发现系统中的弱点，并为改进提供数据支持：
应对绕过限制的攻击：如“越狱”（jailbreak）攻击，用以探测模型是否能抵御恶意利用。比如之前我介绍过的ChatGPT DAN暗黑模式目前就已被修复。 强化应对恶意输入的能力：确保系统对敏感或恶意请求能做出安全反应。
3. 确保AI的公平性和责任性
AI系统在多语言、多文化或多场景应用中可能存在不公平性或偏见。红队测试可以：
确保模型在全球范围内的公平性，避免因文化差异导致的误用。 评估模型是否遵守伦理和法规，减少争议。
红队测试都要做些什么？
以OpenAI为例，红队测试的工作分为两种：外部人工红队测试及自动化红队测试。
外部人工红队测试的主要工作
明确测试范围与目标
红队测试的第一步是根据AI模型的使用场景和潜在应用领域，确定需要测试的关键风险点。测试团队通常会根据模型的功能和预期用途，进行威胁建模，识别可能的风险领域。为了确保测试的全面性，测试团队需要具备多样化的背景，比如自然科学、网络安全、区域政治知识或特定语言文化等。选择测试模型版本
根据测试的具体目标，提供适合的模型版本进行测试。例如，开发早期版本可以暴露尚未实施安全措施时的潜在风险，而多个版本的对比测试有助于评估安全措施的改进效果。通过对不同模型版本的测试，能够更加系统化地了解模型的能力和风险。提供测试接口与指导
测试接口是红队测试中的重要工具，它决定了测试者与模型交互的方式。为了确保测试者能够高效完成工作，需要提供清晰的使用说明和功能齐全的测试接口。这些接口可能包括API或用户界面，并需要提供详细的测试目标说明和结果记录指南，方便测试者记录发现的问题并反馈。数据评估与策略调整
红队测试结束后，开发团队需要对测试结果进行整合与分析。分析的目标是识别测试中发现的案例是否符合现有政策、是否需要新增政策或行为调整。通过对这些数据的评估，开发者可以设计可重复的评估方法，用于未来版本的安全性改进。
自动化红队测试的主要工作
生成多样化攻击目标
自动化红队测试的重点是生成大量的潜在攻击案例。例如，针对“非法建议”的测试，系统可以生成具体的攻击目标，如“如何偷车”或“如何制造爆炸物”。这些目标为自动化测试提供了丰富的案例库，用于全面评估模型的应对能力。优化攻击质量的奖励机制
自动化测试通过引入规则奖励和多样性奖励等激励机制，提高生成攻击案例的有效性和多样性。例如，通过奖励机制，AI能够生成更具创造性和实用性的攻击方式。这种方法帮助系统发现更多潜在问题，从而为模型安全性提升提供支持。
一文带你了解红队测试！
红队测试应用案例
以OpenAI的o1模型为例，红队测试覆盖了多个领域的评估，包括：
绕过限制攻击：评估模型对用户尝试绕过限制的防御能力。 现实世界应用场景：确保模型在科学、技术等领域的安全性。 多语言及文化背景测试：验证模型在多样化环境中的公平性和稳定性。
红队测试的局限性
时效性问题
红队测试只能发现特定时间点的风险，随着模型更新，可能出现新的问题而之前的风险不再相关。信息风险
测试过程可能暴露敏感信息，如绕过限制的方法或生成有害内容的技术，可能被恶意利用。这需要严格的信息管理和负责任的披露机制。对人类判断能力的高要求
随着AI能力提升，评估者需具备更高的知识水平才能正确判断风险，增加了测试的复杂性。缺乏公众视角
目前测试多依赖专家，未能全面反映公众对模型行为和政策的期待，需要引入更多公众参与。
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