Strategia Red Teaming per Sicurezza LLM e AI Generativa

GenAI Red Teaming valuta le capacità difensive simulando minacce reali. Nel contesto della sicurezza delle intelligenze artificiali generative, il Red Teaming comporta una verifica sistematica dei sistemi contro possibili comportamenti avversari. Questo viene realizzato emulando specifiche Tattiche, Tecniche e Procedure (TTP) che attori malevoli potrebbero usare per sfruttare i sistemi di AI.

Strategia di Red Teaming per Large Language Models

Una strategia di Red Teaming efficace per Large Language Models richiede decisioni contestuali guidate dal rischio, in linea con gli obiettivi dell’organizzazione, compresi quelli di AI responsabile e con la natura specifica dell’applicazione. Ispirata al framework PASTA (Process for Attack Simulation and Threat Analysis), questa strategia pone l’accento su pensiero orientato al rischio, adattabilità al contesto e collaborazione cross-funzionale.

1. Risk-based Scoping

• Dare priorità alle applicazioni e agli endpoint da testare, in base alla criticità e al potenziale impatto sul business.
• Considerare il tipo di implementazione LLM e gli outcome a cui l’applicazione ha accesso, sia come agent, classifier, summarizer, translator o text generator.
• Focalizzarsi su applicazioni che trattano dati sensibili o guidano decisioni di business rilevanti.
• Effettuare un’analisi di impatto rispetto alla Responsible AI (RAI) dell’organizzazione e utilizzare il NIST AI RMF per mappare, misurare e gestire; il Red Team è parte integrante di questi esercizi.

2. Cross-functional Collaboration

• Ottenere il consenso da stakeholder diversi, come Model Risk Management (MRM), Legal, Risk e Information Security, sui processi, mappe di processo e metriche che guideranno l’oversight continuativo.
• Definire collettivamente i threshold di performance per le metriche scelte, concordare i protocolli di escalation e coordinare le risposte ai rischi identificati.
• Questa collaborazione assicura coerenza, trasparenza e supporto a deployment AI responsabili, sicuri e conformi.

3. Tailored Assessment Approaches

• Selezionare e adattare la metodologia più adatta alla complessità e al livello di integrazione dell’applicazione.
• Non tutte le integrazioni LLM sono adatte al testing black-box; per sistemi profondamente integrati nei processi, è preferibile una valutazione gray-box o assumed-breach.

4. Chiarezza degli obiettivi di Red Teaming

• Definire in anticipo gli outcome attesi dall’ingaggio Red Team.
• Gli obiettivi possono includere il testing per compromissione del dominio, esfiltrazione di dati critici o induzione di comportamenti non voluti in workflow aziendali cruciali.

5. Threat Modeling e Vulnerabilities Assessment

• Sviluppo di un threat model fondato su requisiti business e normativi.
• Porre domande fondamentali per guidare l’analisi:
  1. Cosa stiamo costruendo con AI?
  2. Cosa può andare storto in termini di sicurezza AI?
  3. Cosa può minare la trustworthiness dell’AI?
  4. Come affronteremo queste problematiche?
• Integrare minacce note e rischi architetturali, come quelli identificati da framework terzi tra cui Berryville IML.

6. Model Reconnaissance e Application Decomposition

• Analizzare la struttura dell’LLM tramite API o interactive playgrounds.
• Verificare architettura, hyperparameters, numero di transformer layers, hidden layers e dimensioni della feedforward network.
• Comprendere il funzionamento interno permette una strategia di exploitation più precisa.

7. Attack Modelling e sfruttamento dei percorsi di attacco

• Utilizzare le informazioni raccolte in fase di reconnaissance e delle vulnerability assessment per ideare scenari di attacco realistici.
• Simulare comportamenti avversari per tutti gli obiettivi definiti, assicurando che il metodo rifletta minacce autentiche all’organizzazione.

8. Risk Analysis e Reporting

• Al termine dei test, analizzare tutti i rischi e le vulnerabilità rilevati.
• Presentare i risultati in modo chiaro, assieme a raccomandazioni sulle azioni di mitigazione e sui percorsi di escalation.
• Così gli stakeholder possono prendere decisioni informate per rafforzare sicurezza e trustworthiness nelle applicazioni basate su LLM.

L’intera strategia si basa su una visione centrata sul rischio, adattabilità al contesto applicativo e collaborazione tra le funzioni, per sostenere deployment AI sicuri, responsabili e conformi.