Blueprint GenAI Red Teaming valutazione sicurezza AI

Il blueprint per GenAI Red Teaming definisce un approccio strutturato per valutare la sicurezza dei sistemi basati su intelligenza artificiale generativa, attraverso esercizi organizzati in fasi distinte con obiettivi e tecniche specifiche. Nel blueprint, ogni fase del processo è pensata per identificare rischi e testare efficacemente le misure di sicurezza adottate.

Fasi principali del GenAI Red Teaming blueprint

Model

• Valutazione della sicurezza MDLC: verifica della provenienza del modello, rischio di iniezione malware e sicurezza dei data pipeline usati per l’addestramento.
• Test della robustezza rispetto a tossicità, bias, allineamento e tentativi di bypass delle difese intrinseche del modello.
• Esempi di risultati rilevabili:
  • Individuazione di problematiche di robustezza come tossicità e bias.
  • Identificazione di vulnerabilità nel ciclo di vita di sviluppo del modello.
• Deliverable:
  • Vulnerability Report
  • Robustness Assessment
  • Defensive Mechanism Evaluation
  • Risk Assessment Report
  • Ethics and Bias Analysis

Implementation

• Test per bypassare guardrail come quelli inclusi nei prompt di sistema.
• Valutazione della sicurezza dei dati utilizzati per grounding.
• Verifica dei controlli come model firewall o proxy.

System

• Esame delle componenti di sistema, interazione tra modello e altri elementi, vulnerabilità della supply chain e standard Red Teaming di applicazioni connesse a modelli e infrastrutture di dati.

Runtime / Human & Agentic Interaction

• Indagine su vulnerabilità durante le operazioni reali, errori nei processi di business, rischi nell’interazione multi-componenti AI e vulnerabilità di social engineering.
• Valutazione dell’impatto sulle componenti a valle del sistema e processi aziendali che usufruiscono dei contenuti generati.

Benefits dell’approccio strutturato

• Identificazione efficiente dei rischi: rilevamento e mitigazione precoce delle problematiche già nel modello.
• Difesa multilivello: combinazione di controlli a livello di modello e di sistema per aumentare la robustezza, come nel caso delle vulnerabilità Image Markdown.
• Ottimizzazione delle risorse: distinzione e risoluzione dei problemi secondo il livello di modello o sistema, consentendo test più mirati.
• Miglioramento continuo: identificazione delle cause radice permette iterazione efficiente dei miglioramenti, come nella gestione degli errori di estrazione PII.
• Valutazione completa del rischio: analisi dei rischi teorici contro quelli operativi reali e verifica delle contromisure adottate.

Vista Lifecycle e attività di valutazione

• Acquisition: integrità del modello, scansione malware, benchmarking, test di controlli come l’allineamento e prevenzione di bias/tossicità.
• Experimentation/training: identificazione di vulnerabilità nei componenti di base e abusi nei pipeline di dati.
• Serving/Inference: rilevamento di abusi a runtime, RCE, SQL injection e tentativi di bypass delle misure di sicurezza/safety.

• Le attività comprendono scoping, individuazione delle risorse, scheduling, esecuzione del test, reporting, debrief, aggiornamento dei report, risk dispositioning, postmortem review e retesting.

Utilizzo di strumenti di valutazione

Sono disponibili vari strumenti per la valutazione di LLM, utili soprattutto nella prima fase. Questi strumenti simulano scenari di attacco automatizzati ma richiedono sempre una revisione manuale dei risultati a causa di limiti e possibili falsi positivi/negativi.

• Vantaggi dell’automazione: maggiore velocità e copertura dei test, più scenari valutabili in meno tempo.
• Coerenza nei risultati: strumenti automatizzati possono favorire la standardizzazione delle valutazioni tramite dataset statici.
• Analisi avanzata: supporto nell’individuazione di pattern e comportamenti difficilmente rilevabili manualmente.

Tuttavia, la non-deterministicità dei generative model richiede una ponderazione attenta dei risultati ottenuti dagli automatismi.

Sfruttamento dei risultati della valutazione modello

• Le informazioni raccolte nella valutazione del modello possono essere riutilizzate nelle fasi successive, ad esempio come test case o per la definizione delle priorità di rischio.
• È importante includere sia test dipendenti dal modello che test model-indipendent (ad esempio sui filtri di moderazione).

Checklist dei test per ogni fase

Model Evaluation

• Attacchi di inferenza: valutazione di architettura, training, parametri, fingerprinting, e dettagli di deployment.
• Estrattività: test di estrazione di conoscenza, addestramento dati, pesi, embedding, policy/rule, prompt template.
• Instruction tuning: verifica manipolazione della retention, limiti di fine-tuning, collisioni e priorità delle istruzioni.
• Socio-technological harm: test su bias demografici, hate speech, contenuti dannosi, tossicità, stereotipi, discriminazione.
• Data risk: verifica di violazioni di accesso, estrazione IP, watermarking, recupero e ricostruzione dati sensibili.
• Alignment control: test di efficacia jailbreak, prompt injection, limiti di valore, bypass di safety layer e retention dei controlli.
• Adversarial robustness: valutazione di pattern d’attacco, vulnerabilità sconosciute, edge case, emergent capabilities.
• Technical harm vector: test sulle capacità di generazione codice, supporto ad attacchi cyber, esposizione di script o vettori infrastrutturali.

Implementation Evaluation

• Prompt safety: test evasion, manipolazione del contesto, catene di attacco multi-messaggio, ruoli/persona-based.
• Knowledge retrieval security: analisi di poisoning nelle vector database, manipulation di embedding, cache o risultati di retrieval.
• System architecture: test bypass isolamento modello, evasion firewall/proxy, bypass rate limiting e filtering, correlazione cross-request, inheritance config.
• Content filtering: test di enforcement policy, evasion filtri, consistenza multilingua, manipolazione context-aware, modification output.
• Access control: verifica autenticazione/authorization, session management, ruoli, escalation privilegi, valida token/service-to-service control.
• Agent/tool/plugin security: verifica controllo accesso strumenti, sandbox, behaviour degli agent, loop di feedback, function call security.

System Evaluation

• RCE: test esecuzione codice da output modello, injection comandi, template injection, path manipulation.
• Sandbox escape: test canali laterali, timing/power/cache/memory/network analysis, error leakage.
• Supply chain: verifica integrità dipendenze, sicurezza repository, pipeline, immagine container, terze parti.
• Risk propagation: valutazione error propagation, system interaction chains, impatto cross-service e sulle catene di dati.
• System integrity: test validazione output, input sanitization, version/config/backup/audit consistency.
• Resource control: bypass rate limiting, probe di exhaustion, quota e capacità, resilienza DoS.
• Security measure efficacy: autenticazione, encryption, policy enforcement, incident response, monitoring e alert coverage.
• Control bypass: evasione firewall, proxy, WAF, API gateway, monitoring e enforcement gaps.

Runtime / Human & Agentic Evaluation

• Business process integration: test sulle hand-off AI-umano, race condition, escalation privilegi, boundary decisionali automatici.
• Multi-component AI: detection leakage tra AI, failover, cascade breakdown, autenticazione cross-service.
• Over-reliance: test over-trust, decisioni senza oversight umano, meccanismi fallback e degradati.
• Social engineering: injection prompt tramite operatori, abuso legami trust, impersonificazione autorità, manipolazione tratti AI.
• Downstream impact: propagation manipolazioni, integrity chaining, format-based injection, hallucinated content su sistemi dipendenti.
• System boundary: autenticazione/authorization API, rate limit bypass, accessi non autorizzati, input validation, sanitization fail.
• Monitoring evasion: detection blind spot, gap audit, threshold manipulation, monitoring bypass.
• Agent boundary: verifica contestualità, limiti decisionali e capacità agent.
• Chain-of-custody: tracciabilità azioni AI, audit processi decisionali, accounting intermedio nei workflow.
• Agentic AI Red Teaming: controllo/hijacking autorizzazioni agente, checker-out-of-the-loop, chain impact, poisoning knowledge base, context manipulation, exhaustion di risorse/servizi e attacchi supply chain.

Riepilogo

Il blueprint fornisce una struttura solida e scalabile per il Red Teaming sui sistemi generativi, consentendo un’analisi a più livelli dei rischi e delle difese. Le attività vengono adattate secondo il ciclo di vita del modello e del sistema, integrando checklist specifiche per una valutazione dettagliata e la massima efficacia nella mitigazione delle vulnerabilità riscontrate.