راهنمای GenAI Red Teaming

هوش مصنوعی زایشی (GenAI) مثل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) تحولی عظیم در فناوری و کسب‌وکارها ایجاد کرده است. اما در کنار فرصت‌ها، تهدیدها و ریسک‌های جدیدی را هم به همراه آورده که با روش‌های سنتی امنیت سایبری به‌سادگی قابل شناسایی یا مدیریت نیستند. به همین دلیل، مفهوم GenAI Red Teaming مطرح شده است: مجموعه‌ای از فعالیت‌ها و روش‌های تخصصی برای آزمایش، شناسایی و کاهش ریسک‌های امنیتی، اخلاقی و عملکردی در سیستم‌های هوش مصنوعی.

این رویکرد ترکیبی از تست‌های سنتی امنیتی و متدولوژی‌های خاص AI است و به سازمان‌ها کمک می‌کند مطمئن شوند که مدل‌های هوش مصنوعی‌شان امن، قابل اعتماد و همسو با اهداف و ارزش‌های سازمانی هستند.

چرا GenAI Red Teaming اهمیت دارد؟

در امنیت سنتی، تمرکز روی نفوذ به سرورها، شبکه یا زیرساخت‌هاست. اما در GenAI ماجرا متفاوت است. اینجا حتی اگر مهاجم نتواند به زیرساخت نفوذ کند، می‌تواند با طراحی ورودی‌های خاص (Prompt Injection) مدل را وادار به خروجی‌های مخرب یا غیرمنتظره کند. برخی تهدیدهای مهم عبارتند از:

1. حملات تزریق پرامپت: واداشتن مدل به شکستن قوانین یا افشای اطلاعات حساس.

2. سمّیت و تعصب (Bias & Toxicity): تولید محتوای توهین‌آمیز، تبعیض‌آمیز یا نامناسب.

3. نشت داده (Data Leakage): بیرون کشیدن داده‌های خصوصی یا محرمانه از مدل.

4. مسموم‌سازی داده (Data Poisoning): تغییر داده‌های آموزشی برای ایجاد رفتار ناخواسته.

5. توهمات (Hallucinations): تولید اطلاعات نادرست اما با اطمینان بالا.

6. ریسک‌های عامل‌ها (Agentic Vulnerabilities): در سیستم‌هایی که مدل‌ها به ابزارها و APIها وصل‌اند.

7. ریسک‌های زنجیره تأمین (Supply Chain Risks): وابستگی به کتابخانه‌ها و داده‌های خارجی که ممکن است آلوده باشند.

بنابراین، Red Teaming در GenAI فقط موضوع تکنیکال نیست؛ بلکه باید جنبه‌های اخلاقی، اجتماعی و حتی قانونی را هم در نظر بگیرد.

فرآیند GenAI Red Teaming

راهنمای OWASP پیشنهاد می‌کند این فرآیند در چهار لایه انجام شود:

1. ارزیابی مدل (Model Evaluation)

   • بررسی ضعف‌های ذاتی مدل مثل سوگیری، سمّیت، یا امکان بایپس شدن گاردریل‌ها.

   • تست مقاومت در برابر حملات پرامپت یا استخراج دانش.

   • تحلیل میزان صحت و جلوگیری از توهمات.

2. ارزیابی پیاده‌سازی (Implementation Evaluation)

   • تست سیستم پرامپت‌ها، فیلترها و گاردریل‌ها.

   • بررسی امنیت پایگاه داده برداری (Vector DB) در RAG.

   • تست پروکسی‌ها و فایروال‌های مخصوص مدل.

3. ارزیابی سیستم (System Evaluation)

   • تمرکز روی کل اکوسیستم: APIها، ذخیره‌سازی، زنجیره تأمین نرم‌افزار.

   • بررسی نحوه تعامل خروجی مدل با سایر بخش‌های سیستم.

   • تست تزریق کد، فرار از سندباکس یا حملات DoS.

4. ارزیابی زمان اجرا و تعامل انسانی (Runtime/Human Interaction)

   • تحلیل رفتار مدل هنگام استفاده واقعی توسط کاربران یا عامل‌های خودکار.

   • بررسی ریسک‌های مهندسی اجتماعی، اعتماد بیش‌ازحد کاربران، و دستکاری تصمیم‌گیری عامل‌ها.

این چهار مرحله کمک می‌کند آسیب‌پذیری‌ها از سطح مدل تا سطح سیستم و کاربران شناسایی شوند.

تفاوت با Red Teaming سنتی

• محدوده نگرانی‌ها: سنتی روی نفوذ فنی؛ GenAI شامل تعصب، سمّیت، خروجی‌های مضر.

• پیچیدگی داده‌ها: داده‌های متنوع و عظیم در GenAI، ارزیابی سخت‌تر از سیستم‌های قطعی.

• ماهیت احتمالی (Stochastic): خروجی مدل‌ها تصادفی است، پس تست‌ها باید آماری و چندباره باشند.

• معیارهای موفقیت: به‌جای “نفوذ شد یا نه”، اینجا درصد موفقیت حملات و میزان انحراف از رفتار مطلوب ملاک است.

تکنیک‌ها و روش‌ها

راهنما مجموعه‌ای از تکنیک‌های عملی را پیشنهاد می‌کند، مثل:

• مهندسی پرامپت خصمانه (Adversarial Prompt Engineering): طراحی ورودی‌های مختلف برای کشف ضعف‌ها.

• حملات یک‌مرحله‌ای و چندمرحله‌ای: بررسی ضعف‌ها در گفت‌وگوهای پیچیده.

• تست لبه‌ها (Edge Case Testing): بررسی ورودی‌های مبهم و غیرمعمول.

• استرس‌تست: آزمایش کیفیت خروجی در شرایط بار زیاد یا ورودی‌های غیرعادی.

• ارزیابی حریم خصوصی: بررسی احتمال افشای اطلاعات محرمانه.

• تحلیل سوگیری و اخلاق: تست با لهجه‌ها، زبان‌ها و سناریوهای فرهنگی مختلف.

• مقایسه بین‌مدلی: بررسی تفاوت خروجی‌ها در مدل‌ها یا نسخه‌های مختلف.

• تحلیل عامل‌ها و پلاگین‌ها: تست مرزهای تصمیم‌گیری عامل‌های خودکار و دسترسی به ابزارها.

بلوپرینت عملی Red Teaming

این چارچوب شامل مراحل مشخصی است:

1. تعیین اهداف و محدوده

2. شناسایی منابع و ابزارها

3. طراحی سناریو و اجرای تست‌ها

4. مستندسازی یافته‌ها و تحلیل ریسک

5. ارائه گزارش و توصیه‌ها

6. بازبینی و بهبود مستمر

نکته مهم این است که Red Teaming یک پروژه یک‌باره نیست، بلکه فرآیندی مداوم است.

بلوغ در AI Red Teaming

سازمان‌های بالغ ویژگی‌های زیر را دارند:

• ادغام Red Teaming با کل چرخه مدیریت ریسک سازمان.

• تیم چندرشته‌ای (AI، امنیت، اخلاق، حقوق، ریسک).

• وجود چارچوب تعامل و قوانین مشخص (Scope، ROE، ایمنی).

• توجه به ملاحظات منطقه‌ای و حوزه‌ای (قوانین محلی، فرهنگ‌ها).

• گزارش‌دهی شفاف و سیستم بازخورد برای بهبود مستمر.

بهترین رویه‌ها و نمونه‌های سازمانی

راهنما با بررسی سازمان‌های بزرگ AI چند الگو معرفی می‌کند:

• برخی سازمان‌ها اتکای شدید به اتوماسیون دارند.

• بعضی‌ها ترکیب تخصص امنیت و هوش مصنوعی را کلید موفقیت می‌دانند.

• برخی دیگر روی نوآوری‌های اجتماع‌محور و ابزارهای متن‌باز تکیه می‌کنند.

• سازمان‌های سیاست‌محور به استانداردها و چارچوب‌های حاکمیتی توجه بیشتری دارند.

همچنین OWASP Top 10 for LLMs به‌عنوان یک مرجع کلیدی معرفی شده که فهرستی از رایج‌ترین آسیب‌پذیری‌ها و بهترین روش‌های مقابله با آن‌ها را ارائه می‌دهد.

جمع‌بندی

GenAI Red Teaming راهی برای تضمین امنیت، اعتماد و همسویی سیستم‌های هوش مصنوعی با اهداف سازمان است.
با توجه به ویژگی‌های خاص مدل‌های زایشی، سازمان‌ها باید رویکردی چندلایه و مداوم برای ارزیابی داشته باشند:

• تست مدل‌ها و گاردریل‌ها

• بررسی کل سیستم و زیرساخت

• تحلیل رفتار زمان اجرا و تعاملات انسانی

• ادغام نتایج در مدیریت ریسک سازمانی

در نهایت، Red Teaming برای GenAI فقط موضوع فنی نیست، بلکه نیازمند همکاری میان امنیت، مهندسی، اخلاق، ریسک و مدیریت است.