Le tecniche essenziali per il GenAI Red Teaming offrono una panoramica operativa per testare e migliorare la resilienza dei modelli generativi in diversi contesti. La lista che segue consente una selezione mirata delle attività più rilevanti in base all’organizzazione e agli obiettivi di sicurezza.
tecniche essenziali per GenAI Red Teaming
- Adversarial Prompt Engineering
- Strutturare la generazione e gestione di dataset di prompt avversari per test di robustezza.
- Dataset Generation and Manipulation
- Considerare dataset statici rispetto a dataset dinamico/sintetici per individuare scenari di minaccia evolutivi o identificati tramite vulnerabilità osservative.
- Gestire One-Shot Attacks per puntare su un singolo prompt e Multi-Turn Attacks per esplorare vulnerabilità attraverso conversazioni complesse.
- Tracking Multi-Turn Attacks
- Monitorare ogni step delle conversazioni multi-turn tramite tracciamento e tagging, anche tramite conversation ID, per assicurare la tracciabilità e l’analisi degli esiti.
- Applicare reward function per abilitare azioni automatiche e valutare la progressione degli attacchi.
- Edge Cases e Ambiguous Queries
- Definire inclusion criteria per includere edge cases, query ambigue e istruzioni potenzialmente dannose.
- Coprire casi come prompt ambigui, tentativi di bypassare le regole di safety, istruzioni mirate a stimolare risposte rischiose.
- Prompt Brittleness Testing Using Dynamic Datasets
- Ripetere i prompt per indagare la non-determinismo del sistema.
- Perturbare leggermente i prompt per mettere alla prova la resilienza e la fragilità del modello.
- Dataset Improvement
- Tracciare tassi di successo/fallimento dei prompt avversari e aggiornare il dataset in modo iterativo per rendere più efficace il testing rispetto a nuove minacce.
- Managing Stochastic Output Variability
- Effettuare Consistency Testing eseguendo tentativi multipli per ciascun prompt.
- Stabilire Threshold Determination per definire quando una vulnerabilità va segnalata, ad esempio dopo un certo numero di tentativi riusciti.
- Prompt Injection Evaluation Criteria
- Definire criteri di successo per identificare una vulnerabilità, come la riproducibilità delle risposte avversarie e la coerenza dei risultati.
- Scenario-Based Testing
- Simulare potenziali abusi in linea con il modello di rischio e verificare che gli esiti siano rilevanti per i responsabili del rischio dell’organizzazione.
- Multifaceted Input Testing
- Valutare tutte le modalità di input supportate (testo, immagini, codice, ecc.) verificando la coerenza delle risposte per lo stesso prompt in modalità diverse.
- Assicurare la copertura per tutti i canali di ingresso implementati (es: input diretto, dati idratati da datastore).
- Output Analysis and Validation
- Implementare controlli automatizzati su accuratezza, coerenza e sicurezza.
- Eseguire revisioni manuali per bias, contenuti inappropriati e corretta visualizzazione di HTML/markdown.
- Stress Testing and Load Simulation
- Testare la degradazione della qualità o sicurezza sotto stress e verificare le policy di rate limiting.
- Esaminare la gestione di situazioni insolite come esaurimento dei token.
- Privacy and Data Leakage Assessment
- Verificare l’esposizione di informazioni sensibili e la resistenza a extraction attacks.
- Testare la gestione dei permessi su documenti riservati e le regole di verifica nel sistema di guardrail.
- Ethical and Bias Evaluation
- Testare bias, disparità di performance e homogenizzazione tra sottogruppi o lingue.
- Valutare risposte su temi eticamente sensibili e variazioni dovute a dialetti, stili linguistici o contesto culturale.
- Analizzare come le risposte variano in presenza di marker culturali o linguistici impliciti.
- Confrontare raccomandazioni e giudizi professionali a partire da espressioni equivalenti ma differenti per lingua, cultura o stile.
- Verificare se il modello assume pregiudizi su istruzione, status o criminalità basandosi sulle scelte linguistiche.
- Consultare arxiv1908.09635 per valutazioni approfondite su bias e discriminazione.
- Security Boundary Testing
- Tentare il bypass delle misure di sicurezza e dei filtri di contenuto.
- Testare i confini di sicurezza nelle integrazioni tra sistemi.
- Temporal Consistency Checking
- Valutare la costanza delle risposte nel tempo e identificare eventuali derive informative o comportamentali.
- Cross-Model Comparative Analysis
- Confrontare le risposte tra modelli differenti o versioni precedenti per individuare regressioni o miglioramenti.
- Agentic / Tooling / Plugin Analysis
- Testare i limiti di controllo accessi, la gestione autonoma delle decisioni e la sanificazione dell’input/output per strumenti e plugin.
- Detection & Response Capabilities and Maturity of the Organization
- Prevedere logging immutabile dei prompt in ogni fase.
- Integrare con sistemi di rilevamento e analisi del rischio, come SIEM/EDR e UEBA.
- Pianificare esercitazioni regolari per la gestione degli incidenti, assegnare ruoli chiari (RACI matrix) e sviluppare playbook completi.
- Adottare controlli tecnici scalabili, politiche adattive e buone pratiche di secure software development.
riepilogo
La selezione delle tecniche descritte permette di coprire diversi vettori di rischio, dalla robustezza del modello all’impatto etico, dalla sicurezza dei dati alla risposta agli incidenti. Adattare queste strategie garantisce un approccio strutturato e dinamico per rafforzare la sicurezza dei sistemi GenAI.