Generative AI Red Teaming richiede ai professionisti della sicurezza di applicare metodologie specifiche per identificare e mitigare le vulnerabilità nelle applicazioni basate su modelli generativi, inclusi i large language models. La crescita dell’integrazione di questi sistemi nei flussi di lavoro aziendali impone di testare modelli, pipeline di sviluppo e ambienti operativi per assicurare sicurezza, affidabilità e coerenza con i valori organizzativi durante scenari di attacco simulato.
Pubblico di riferimento
- Professionisti della sicurezza informatica che entrano nel campo delle applicazioni AI
- AI/ML engineers che si occupano della sicurezza dei deployment dei modelli
- Red team practitioners che ampliano le proprie competenze ai sistemi AI
- Security architects che implementano framework di AI
- Responsabili del rischio che supervisionano i deployment AI
- Security engineers interessati alla sicurezza dei large language models e delle tecnologie generative AI
- Ricercatori sugli attacchi avversariali applicati a modelli di machine learning
- Senior decision makers e C-level
Obiettivi del processo di GenAI Red Teaming
- Sviluppare metodologie per testare LLMs e sistemi generative AI
- Identificare vulnerabilità nelle pipeline di deployment dei modelli
- Valutare la sicurezza dei prompt e la validazione degli input
- Testare la verifica degli output del modello
- Stilare linee guida per documentare e classificare i risultati specifici della sicurezza AI
Rischi considerati
- Adversarial attack risk
- Alignment risk
- Data risk (data leakage, data poison)
- Interaction risk (hate speech, abuso, profanity, toxicity)
- Knowledge risk (hallucination, misinformation, disinformation)
- Agent risk
Definizione di LLM
Un large language model elabora e genera linguaggio come input e output. Il termine LLM, in questo contesto, include qualsiasi modello AI che accetta input diversificati (testo, immagini, audio, grafici, piani) e genera nuovo contenuto come output (testo, immagini, video, grafici, azioni, piani). I dettagli delle tecniche di red teaming dipendono dalla natura degli input e degli output del modello.
Cos’è il GenAI Red Teaming
GenAI Red Teaming è una metodologia strutturata che coinvolge competenze umane, automazione e strumenti AI per individuare limiti di sicurezza, affidabilità, fiducia e performance in sistemi con componenti di generative AI. Il processo riguarda sia i modelli di base che tutti i livelli applicativi correlati, valutando i rischi su tutto l’ecosistema AI.
Spesso, l’attività è richiesta da norme, standard o requisiti specifici. Ad esempio, alcune policy prevedono esercizi di Red Teaming per testare sicurezza, scenari avversariali, possibili abusi e altri rischi.
Estensione della metodologia Red Teaming classica
Il Red Teaming tradizionale è basato sulla simulazione di avversari per testare le difese di un’organizzazione. Nel contesto generative AI vengono aggiunti temi come manipolazione degli output, bypass delle protezioni contro la tossicità, bias, allucinazioni e rischi etici. È importante che gli stakeholder chiariscano ambito e obiettivi delle iniziative di GenAI Red Teaming per evitare malintesi.
GenAI Red Teaming si innesta sui processi classici come threat modeling, sviluppo di scenari, ricognizione, initial access, escalation di privilegi, lateral movement, persistenza, command and control, exfiltration, reporting, lessons learned e post exploitation & cleanup. Introduce però nuovi livelli di complessità legati ai sistemi AI-driven.
I team specializzati possono occuparsi dei diversi aspetti, come bias e tossicità o impatti tecnologici, superando i confini tradizionali tra discipline di sicurezza applicativa e AI responsabile.
Componenti del processo GenAI Red Teaming
- AI-specific threat modeling: valutazione dei rischi legati alle applicazioni AI
- Model reconnaissance: analisi delle funzionalità e vulnerabilità dei modelli
- Adversarial scenario development: creazione di scenari per sfruttare i punti deboli di modello e integrazioni
- Prompt injection attacks: manipolazione dei prompt per eludere intenti e vincoli
- Guardrail bypass e policy circumvention: test delle difese per aggirare protezioni e sistemi di esfiltrazione
- Domain-specific risk testing: simulazione di interazioni fuori dai confini accettabili (ad es. hate speech, tossicità, abuso)
- Knowledge e model adaptation testing: individuazione di allucinazioni e risposte non allineate
- Impact analysis: valutazione delle conseguenze nello sfruttamento delle vulnerabilità
- Comprehensive reporting: raccomandazioni per rafforzare la sicurezza dei modelli
Differenze tra Red Teaming tradizionale e GenAI Red Teaming
- GenAI include rischi socio-tecnici come bias e contenuti dannosi, oltre a vulnerabilità tecniche
- Necessita di analisi su dataset multiformato e gestione dati avanzata
- Richiede valutazioni statistiche rigorose per via della natura probabilistica dei modelli
- Stabilire criteri di successo e soglie di valutazione delle vulnerabilità è più complesso vista la variabilità degli output
Fondamenti condivisi
- System exploration: studio del sistema e delle sue potenziali falle
- Full-stack evaluation: analisi di vulnerabilità su hardware, software, logica applicativa e comportamento del modello
- Risk assessment: identificazione ed esplorazione delle debolezze per informare la gestione del rischio
- Attacker simulation: simulazione di tattiche avversariali per testare le difese
- Defensive validation: verifica della solidità delle difese esistenti
- Escalation paths: gestione delle segnalazioni secondo i protocolli organizzativi
GenAI Red Teaming rappresenta l’evoluzione della metodologia di sicurezza, combinando i fondamenti della disciplina tradizionale con nuove prospettive richieste dal contesto AI, per garantire una valutazione completa di rischi, allineamento e sicurezza nei sistemi generativi.