为什么 AI 红队测试在当今安全形势下不再是可选项

人工智能系统不再是实验性工具。它们正在做出对业务至关重要的决策——而传统的安全测试无法跟上。

现实情况：人工智能已经成为你攻击面的一部分

人工智能系统现在已深入嵌入到关键业务工作流程中。它们不再是孤立运行的实验性工具。大型语言模型和代理系统正在做出决策、触发行动、查询内部数据源并大规模地与用户互动。

这种转变从根本上改变了攻击面，传统的安全测试方法正难以跟上。

然而，尽管存在这种现实，许多安全计划仍然将人工智能视为其威胁模型之外的东西。

危险的信念：人工智能超出范围

对于许多团队来说，人工智能仍然被认为是实验性的、非关键的或“别人的问题”。它通常不在正式的风险评估、渗透测试范围和威胁模型之内。有些人认为，由于人工智能系统看起来不像传统的应用程序，因此不需要以相同的方式进行测试。

这是一个重大错误。

人工智能系统已经在影响生产决策、塑造用户体验以及与敏感数据和特权服务互动。将它们排除在安全测试之外并不能降低风险。它只是让攻击面中不断增长的一部分完全未被检查。

攻击者不会做出同样的假设。

人工智能系统周围的安全错觉

当对人工智能进行测试时，通常是通过狭隘的视角来完成的。团队专注于 prompt injection 演示、基本内容过滤或对齐检查，以验证模型是否产生不当响应。虽然这些测试具有价值，但它们会产生一种虚假的安全感。

现实世界中的人工智能故障很少来自单个恶意 prompt。它们源于：

• 模型如何与工具和 API 交互
• 如何在系统边界强制执行权限
• 下游系统如何信任输出
• 内存和状态如何在交互过程中持续存在
• 决策如何在复杂的工作流程中传播

一旦人工智能系统连接到 API、内部服务、数据库、CI 管道或运营工具，风险状况就会完全改变。在那时，模型本身不再是主要关注点。它周围的系统才是。

人工智能系统的行为类似于新的基础设施

现代人工智能部署越来越像基础设施而不是功能。它们具有身份、上下文、内存、权限和集成。在许多环境中，它们可以：

• 阅读内部文档和敏感数据
• 在生产系统中生成或修改代码
• 分流事件并做出运营决策
• 查询内部数据库和 API
• 代表具有提升权限的用户采取行动

这使它们成为滥用的高价值目标。

威胁参与者不需要“破坏”模型。他们只需要充分影响它，以滥用合法功能。微妙的操纵、模棱两可的指令或间接输入可以链接到系统从未设计允许的结果。

这正是人工智能红队存在的原因。

人工智能红队实际测试的内容

有效的人工智能红队评估的是整个系统，而不仅仅是模型。它检查：

• 意图解释：对抗性输入如何影响决策过程
• 输入处理：系统如何处理和验证外部输入
• 授权机制：如何授权工具调用和系统操作
• 上下文边界：如何分隔不同的用户上下文和权限
• 状态持久性：信息如何在交互过程中持续存在和传播
• 输出信任：下游系统如何验证和处理人工智能生成的内容

目标不是为了演示目的而引发不良行为，而是确定现实的攻击者行为是否会导致实际影响。

OpenClaw 等社区驱动的努力通过定义可重复的测试方法、共享的攻击场景以及跨安全和工程团队讨论人工智能风险的通用语言，帮助为这项工作带来结构。

从理论上的担忧到运营风险

组织面临的最大挑战之一是将人工智能风险转化为具体的的东西。与数据泄露或服务中断相比，幻觉和越狱听起来很抽象。因此，在出现问题之前，人工智能风险通常会被降低优先级。

人工智能红队弥合了这一差距。通过模拟真实的滥用路径，它展示了小的设计假设如何叠加成严重的故障：

• 过度宽松的工具集成
• 对模型输出的未检查信任
• 用户上下文和系统上下文之间缺少分隔

单独来看，这些似乎无害。但加在一起，它们可能会导致数据泄露、未经授权的操作、财务损失或运营中断。

这反映了行业从 Web 应用程序和云平台中学到的经验教训。人工智能系统现在正在遵循相同的路径，但速度更快。

负责任的人工智能的新基线

将人工智能视为安全测试的范围之外不再是站得住脚的。随着人工智能成为核心业务基础设施的一部分，必须像基础设施一样对其进行测试。

人工智能红队应该是：

• 持续的：不是一次性的评估
• 威胁知情的：基于真实的攻击场景
• 集成的：现有安全计划的一部分，而不是在部署后附加的

开放的方法、共享的工具和对抗性思维对于使其可扩展至关重要。

现在投资于此的组织将能够充满信心地进行创新，而那些延迟投资的组织将在事件发生后被迫在压力下做出React。

人工智能已经是攻击面的一部分。忽视它并不会使其更安全。它只会使盲点更大。

Zealynx 可以做什么

在 Zealynx，我们专注于解决现代威胁的尖端安全测试 —— 包括为在生产环境中部署人工智能系统的组织进行的人工智能红队。

我们的人工智能安全评估方法包括：

• 人工智能系统架构审查 —— 评估整个系统，而不仅仅是模型
• Prompt injection 和操纵测试 —— 超越基本演示的高级技术
• 工具集成安全性 —— 测试人工智能系统如何与 API、数据库和内部服务交互
• 权限和上下文边界验证 —— 确保适当的授权和分隔
• 输出验证评估 —— 下游系统如何处理人工智能生成的内容
• 持续监控建议 —— 在人工智能系统发展时保持安全性

我们还提供跨完整技术堆栈的全面安全审核：

• 智能合约审核 —— Solidity、Rust、Cairo、Sway、Solana、TypeScript
• Web 应用程序渗透测试 —— 全栈应用程序安全
• 基础设施安全评估 —— 云、本地和混合环境
• 供应链安全审查 —— 第三方集成和依赖项

我们已经审核了 41 多个项目，包括 Lido Finance、BadgerDAO、Aurora 和 Immunefi 合作伙伴。我们的团队了解人工智能安全性如何适应更广泛的安全计划和合规性要求。

准备好评估你的人工智能系统了吗？联系我们进行免费的初步咨询 —— 我们将帮助你了解你的人工智能攻击面并建立全面的安全测试策略。

常见问题解答：人工智能红队与安全

1. 人工智能红队与传统渗透测试有什么区别？

传统的渗透测试侧重于查找应用程序、网络和基础设施中的漏洞。人工智能红队评估如何操纵或滥用人工智能系统，包括 prompt injection、上下文操纵、工具滥用和决策利用。它需要理解传统的安全概念和特定于人工智能的攻击向量。

2. 如果我正在使用 OpenAI 或 Anthropic 等第三方人工智能服务，我是否需要人工智能红队？

是的。虽然第三方提供商会保护他们的模型，但他们无法保护你如何集成和使用这些模型。人工智能红队会评估你的实现：你如何处理输入、你连接哪些工具、你如何验证输出以及你授予哪些权限。风险在于你的系统设计，而不仅仅是底层模型。

3. 应该多久执行一次人工智能红队？

每当你对人工智能系统进行重大更改时，例如添加新工具、更改权限、集成新数据源或修改 prompt engineering 时，都应执行人工智能红队。对于生产系统，我们建议至少每季度进行一次评估，并持续监控可疑的人工智能行为模式。

4. 人工智能红队评估的典型成本和时间表是多少？

人工智能红队评估的费用通常在 15,000美元到 75,000美元以上，具体取决于系统的复杂性、集成的数量和范围。简单的聊天机器人实现可能需要 1-2 周，而具有多个工具集成的复杂代理系统可能需要 4-8 周。这项投资可以防止成本更高的事件和监管问题。

5. 人工智能红队可以自动化吗？

部分可以。自动化工具可以测试常见的 prompt injection 模式和基本操纵技术。但是，复杂的攻击需要人类的创造力和对你特定业务背景的理解。最有效的方法是将自动化扫描与专注于你独特的人工智能系统架构和用例的手动专家测试相结合。

6. 如果我们在人工智能红队期间发现严重漏洞会发生什么？

我们提供按风险级别优先排序的详细修复指南。常见的修复包括输入验证改进、权限限制、输出过滤、上下文边界强制执行和监控增强。我们与你的团队合作实施修复，并可以执行后续测试以验证修复效果。

术语表：人工智能安全术语

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• 原文链接： zealynx.io/blogs/ai-red-...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～