Una pratica matura di AI Red Teaming richiede un approccio sofisticato, multilivello e in continua evoluzione rispetto ai tradizionali test di sicurezza. In organizzazioni avanzate, l’AI Red Teaming collega sicurezza tecnica, considerazioni etiche e gestione del rischio aziendale, adattandosi alle nuove capacità dell’AI e ai rischi emergenti. La maturità si misura nella capacità di bilanciare test tecnici rigorosi e attenzione ad etica, equità e sicurezza. Occorre investire nello sviluppo costante di queste competenze, mantenendole sempre aggiornate e pronte ad affrontare nuove sfide.
Organizational integration
Un AI Red Team maturo deve collaborare strettamente con diversi gruppi interni. È fondamentale l’integrazione attiva con Model Risk Management, Enterprise Risk, Information Security Services e Incident Response. Per questioni specifiche di etica, equità e contenuti potenzialmente nocivi, è necessaria la collaborazione anche con AI Ethics & Governance, Legal & Compliance e ricercatori di AI Safety. La partnership con sviluppatori di modelli, stakeholder dei casi d’uso e figure di business è essenziale.
- Sincronizzazione regolare con stakeholder chiave.
- Processi chiari per condividere risultati e raccomandazioni.
- Escalation definita per vulnerabilità critiche.
- Integrazione nei framework e controlli di rischio esistenti.
- Revisione di metriche e soglie da parte di un advisory group interdisciplinare.
Team composition and expertise
Un team efficace unisce tecnici esperti in AI/ML con competenze più ampie in sicurezza, etica e valutazione del rischio. La qualità dei risultati dipende dall’expertise tecnico e dalla diversità interdisciplinare.
- Architettura e deployment GenAI.
- Machine learning adversariale.
- Prompt engineering e analisi del comportamento dei LLM.
- Security e penetration testing.
- Scienze sociali ed etica.
- Risk assessment e threat modeling.
- Technical writing e comunicazione.
È cruciale la formazione continua: partecipazione a ricerca, conferenze, incontri aziendali, training specializzati, Capture-The-Flag, tutorial e playbook di AI Red Teaming.
Engagement framework
Ogni attività di Red Teaming deve avvenire all’interno di un framework strutturato, con obiettivi chiari allineati al rischio aziendale e criteri di successo espliciti. Lo scope va definito con attenzione: quali modelli testare, quali test condurre e cosa è escluso.
I criteri di successo includono metriche come vulnerabilità individuate, gravità, impatto e copertura rispetto agli scenari d’attacco definiti. La sicurezza è assicurata da regole operative dettagliate.
Operational guidelines
- Requisiti per gli ambienti di test.
- Strumenti e tecniche approvate.
- Standard di documentazione.
- Protocolli di comunicazione.
- Procedure di escalation ed emergenza.
- Requisiti di business e linee guida aziendali.
Safety controls
- Gestione dei dati.
- Controlli di accesso ai modelli.
- Monitoraggio degli output.
- Procedure di incident response.
- Capacità di rollback.
- Permessi necessari da stakeholder.
Ethical boundaries
- Classi protette e argomenti sensibili.
- Restrizioni sui contenuti.
- Considerazioni sulla privacy.
- Requisiti di compliance regolatoria e business.
Regional and domain-specific considerations
Le attività di AI Red Teaming devono gestire la complessità delle normative locali, sensibilità culturali e ambiti professionali specifici. Il testing regionale esamina la capacità dei modelli di trattare:
- Norme e valori sociali locali.
- Nuances linguistiche specifiche.
- Regolamentazioni regionali.
Nei domini verticali, occorre considerare:
- Rischi e casi d’uso di settore.
- Conformità agli standard professionali.
- Scenari specializzati rilevanti per il dominio.
La collaborazione con esperti locali e di settore è fondamentale per dare contesto e validare i risultati.
Reporting and continuous improvement
Il valore primario del Red Teaming risiede nel trovare vulnerabilità, documentare dettagliatamente attività e risultati e favorire miglioramenti. Una reportistica matura prevede livelli di severità:
- Critical: rischio immediato per sicurezza o safety, richiede attenzione urgente.
- High: impatti etici o operativi significativi.
- Medium: preoccupazioni rilevanti, ma che possono essere corrette pianificatamente.
- Low: problemi minori da monitorare.
Ciascun finding deve includere dati sul test case, evidenze, valutazione d’impatto e raccomandazioni mirate. La documentazione alimenta una knowledge base che indirizza i test futuri e affina le metodologie.
Le metriche di successo comprendono tasso di discovery delle vulnerabilità, tempo di rilevamento, copertura dei test, false positive e efficacia delle remediation. Le procedure di escalation devono essere chiare, documentate e orientate a comunicare immediatamente le criticità al management e agli stakeholder.
Un AI Red Teaming maturo integra sicurezza tecnica, etica, governance e miglioramento continuo. La chiarezza organizzativa, la multidisciplinarità delle competenze, la definizione di framework di ingaggio robusti e l’attenzione al contesto regionale e di settore sono elementi essenziali per affrontare i rischi dei sistemi AI in modo efficace e adattivo.