Red Teaming GenAI sicurezza etica e best practices OWASP

Le organizzazioni che si occupano di intelligenza artificiale adottano pratiche di Red Teaming per affrontare le sfide legate alla sicurezza, alla responsabilità etica e all’affidabilità dei sistemi GenAI. Alcune realtà influenti strutturano i processi di Red Teaming in modo specifico, integrando metodologie, strumenti e competenze distintive per ottenere valutazioni efficaci e mirate nel campo della Generative AI.

Come operano le principali organizzazioni di intelligenza artificiale

Organization A: automazione e sofisticazione tecnica

• Ha formalizzato i processi di Red Teaming dal 2018, integrando sicurezza e pratiche responsabili.
• Utilizza un framework automatizzato che genera prompt, interagisce, analizza, valuta e produce report, permettendo test di migliaia di prompt in tempi brevi.
• Svolge red teaming sia a livello di modello base che di applicazione per individuare vulnerabilità di sicurezza, equità e problematiche di contenuto.
• Valuta rischi come prompt injection e furto del modello, affiancando aspetti di responsible AI.
• L’automazione consente efficienza, ma con supervisione umana per colmare i gap e mantenere la qualità delle valutazioni.

Organization B: integrazione tra sicurezza e AI

• Il Red Team AI affianca i team di sicurezza tradizionale, unendo competenze AI e simulazioni realistiche di minacce.
• L’approccio duale consente test completi di sistemi AI in contesti diversi.
• Scenario avversariali complessi individuano vulnerabilità come estrazione di dati di training e adversarial examples.
• Collabora strettamente con i team di sicurezza per colmare le lacune tra vulnerabilità tradizionali e specifiche AI.
• Promuove la condivisione delle lezioni apprese e il progresso di standard di sicurezza.

Organization C: innovazione guidata dalla community

• Integra contributi interni ed esterni, incoraggiando collaborazione, scalabilità e miglioramento continuo.
• La rete di esperti esterni valuta rischi diversi, dal naturale all’etico.
• Automatizza il Red Teaming su larga scala, con supervisione umana per un’analisi accurata.
• Fornisce documentazione dettagliata (“system cards”) su misure di sicurezza e vulnerabilità, promuovendo la trasparenza.

Organization D: approccio multi-fattoriale e orientato alle policy

• Test itterativi migliorano la robustezza dei modelli contro possibili abusi.
• Valuta vulnerabilità su diversi tipi di contenuti (testo, immagini, video).
• Si concentra su applicazioni critiche e su sistemi rilevanti per la sicurezza nazionale e culturale.
• Incoraggia la partecipazione ampia tramite Red Teaming aperto e challenge.
• Collega i risultati alle decisioni di deployment e raccomanda pratiche standardizzate.

Organization E: benchmarking e salvaguardie automatiche

• Utilizza un framework open source per valutare empiricamente rischi e capacità dei sistemi AI.
• Analizza otto tipi di rischi su categorie distinte: terze parti e sviluppatori di applicazioni.
• Implementa strumenti di rilevamento, mitigazione e registrazione dei comportamenti rischiosi dei modelli.
• Simula operazioni su larga scala (inclusi scenari ransomware e generazione di codice exploit), affiancando automazione e revisioni umane.

Best practices per il Red Team GenAI secondo OWASP

• Stabilire politiche, standard e linee guida: basarsi sul contesto organizzativo e su una rappresentazione corretta degli LLM utilizzati, al fine di contrastare fenomeni come Shadow IT o Shadow AI.
• Definire obiettivi chiari per ogni sessione: allinearli alle strategie di gestione del rischio.
• Stabilire criteri di valutazione chiari: definire parametri oggettivi distinti tra variazioni naturali del modello e impatti di sicurezza concreti.
• Sviluppare test suite complete: predisporre casi di test aggiornati e diversificati che riflettano minacce e scenari d’uso emergenti.
• Favorire la collaborazione trasversale: coinvolgere specialisti di diversi domini e promuovere la condivisione delle conoscenze.
• Pensare all’etica: garantire l’aderenza a principi etici, protezione della privacy e rispetto della fiducia degli utenti, evitando utilizzi impropri dei dati e delle vulnerabilità dei LLM.
• Mantenere una documentazione dettagliata: tracciare procedure, risultati e strategie di mitigazione.
• Iterare e adattare: usare i risultati dei test per perfezionare continuamente sistemi e pratiche di Red Teaming.
• Monitorare in modo continuo: integrare il Red Teaming fin dalle prime fasi di sviluppo (Shift Left) e lungo tutto il ciclo di vita del sistema AI.
• Approccio basato sul rischio: stabilire l’ambito del Red Teaming secondo il profilo di rischio, dando priorità a chatbot esterni, applicazioni che gestiscono dati sensibili o che portano ad azioni aziendali.
• Integrazione continua nel ciclo di sviluppo: eseguire test automatici in pipeline CI/CD e aggiornare modelli e misure di sicurezza in base ai risultati.
• Simulazioni realistiche: predisporre ambienti di test che riflettano fedelmente la realtà operativa, includendo utenti e attori avversari diversi.
• Bilanciare automazione e revisione manuale: automatizzare i compiti ripetitivi e affidare l’analisi di casi complessi a esperti umani.
• Adattamento costante: aggiornare strategie di Red Teaming secondo le minacce emergenti e il progresso della ricerca.
• Supervisione umana: mantenere la presenza di revisori nei processi automatizzati per garantire l’etica e la validità delle conclusioni.
• Trasparenza e reporting: assicurare comunicazione efficace con i team di sviluppo e report dettagliati e concreti.
• Definire e monitorare metriche: tracciare KPI per sicurezza e affidabilità, effettuare benchmarking rispetto agli standard di settore e monitorare il model drift.
• Collaborazione tra team: promuovere interazione tra Red Team, sviluppo e stakeholder, incoraggiando apertura e miglioramento costante.
• Valutare periodicamente l’ambito dei test: aggiornare la copertura delle attività red team su nuove funzioni e rischi identificati.
• Garantire la sicurezza delle API: prestare attenzione alle API durante l’integrazione delle applicazioni AI, identificando possibili vettori di attacco.
• Audit esterni e test di terze parti: arricchire le valutazioni interne con audit esterni per una prospettiva indipendente.
• Automatizzare il Red Teaming GenAI: usare LLM attaccanti adeguatamente addestrati su dataset eterogenei e non censurati, sia sinteticamente generati che raccolti da fonti come GitHub o Hugging Face.
• Standardizzare strumenti e metodologie: sviluppare strumenti di sicurezza dedicati e adottare approcci omogenei nelle assessment AI.
• Formazione continua: aggiornare le competenze del team sui nuovi rischi e sulle evoluzioni del Red Teaming AI.

Riepilogo

Le esperienze delle principali organizzazioni AI mostrano come la sinergia tra automazione, collaborazione interdisciplinare, simulazioni realistiche e attenzione all’etica rafforzi la sicurezza e l’affidabilità dei sistemi Generative AI. L’adozione delle best practices proposte da OWASP garantisce approcci robusti e in costante aggiornamento per il Red Teaming nel contesto GenAI.