在AI工程中，评估管道至关重要，通常被忽视。有效评估需包含数据集、标准、执行器和打分器。使用大型语言模型（LLM）作为裁判可以解决缺乏标准答案的问题，但需警惕偏见。评估应关注领域能力、生成质量和指令遵循。红队测试应持续进行，以应对用户的创新使用方式。建立评估管道可防止模型回归，确保AI系统质量。

谷歌在网络安全方面采取了多种现代化措施，包括威胁检测、漏洞管理和利用AI增强防御能力。通过安全设计和网络安全策略，确保云环境的安全性，并利用威胁情报追踪网络犯罪，通过红队测试发现系统弱点。

OpenAI推出的Guardrails安全框架旨在提升AI安全性，但研究显示其存在漏洞，攻击者可通过提示注入绕过安全检测，生成有害内容。这一发现突显了保护AI系统的挑战，专家建议采用独立验证和红队测试以增强防御。

2015年，我创立了一家专注于自动化渗透测试的网络安全软件公司。随着AI的发展，未来五年内，安全验证方式将发生显著变化。Pentera的愿景是通过AI实现情境化红队测试，使安全验证更加智能和互动。AI将贯穿测试生命周期，提高攻击模拟的准确性和实时性，保障企业安全。

在访谈中，The Motley Fool的Paolo del Mundo探讨了企业如何通过防护机制扩展AI应用，降低生成式AI的风险，包括提示注入和数据泄露。安全从业者需关注新型漏洞，OWASP大语言模型十大风险清单是良好起点。企业应清点LLM使用情况，确保负责任使用，实施输入输出净化和访问控制，保护敏感数据。红队测试和安全工具的集成至关重要，以确保模型行为受控并提升安全意识。

谷歌DeepMind发布白皮书，介绍Gemini 2.5在安全性方面的提升，特别是针对间接提示注入攻击的防御。通过自动化红队测试和模型强化，Gemini的防御能力显著提高，降低了攻击成功率，但仍需持续改进以应对不断演变的威胁。

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在红队测试中的局限性，并提出通过代码混合和语音扰动的新策略。研究表明，利用语音错误拼写的混合提示，成功绕过安全过滤器，文本和图像生成任务的成功率分别为99%和78%，对多语言模型的安全性改进具有重要意义。

AI系统在生活中日益重要，但存在缺陷。红队测试可识别其弱点，确保安全性。通过模拟攻击和偏见识别，组织能够改进系统，防止严重问题。随着AI技术的发展，建立强有力的安全措施至关重要。

全国公安机关去年侦破1600余起网络黑客案，抓获4900人，维护网络安全。英国提议禁止公共部门支付勒索款，美国金融机构因数据泄露被罚超1.4亿元。微软认为红队测试仍需人类参与，多个行业和机构遭遇勒索软件攻击。

微软研究人员指出，尽管AI工具能简化红队测试中的攻击模拟，但人类的专业知识在发现漏洞和评估风险方面仍不可或缺。研究强调文化能力和情商在AI安全中的重要性，并指出生成式AI模型可能带来新漏洞，需关注操作员的心理健康。

本研究提出生成对抗后缀提示器（GASP），旨在增强大型语言模型对越狱攻击的抵抗力。该方法结合人类可读提示生成与贝叶斯优化，显著提高攻击成功率，缩短训练时间，加快推理速度，为红队测试提供高效解决方案。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）的红队测试，旨在发现和减少潜在危害。研究通过分析模型行为、建立不良行为标准和应用红队方法，识别可引发有毒言论的提示，并构建了包含20,000条声明的CommonClaim数据集。提出了ASSERT和MART等自动红队技术，以提升模型安全性。同时引入HarmBench框架，比较多种红队测试方法，增强LLMs的鲁棒性，推动攻击与防御的共同发展。

本文探讨了大型语言模型的红队测试，提出了ASSERT方法以评估模型在不同环境下的鲁棒性。尽管现有模型有安全措施，但在语义相关场景中仍存在分类准确率差异，可能影响用户安全。此外，研究还涉及检测生成有害回应和改进翻译模型性能的方法。