模拟对AI系统的对抗性攻击，在部署前发现漏洞。提供关于提示注入、越狱攻击和模型鲁棒性测试的专业指导。
AI系统的红队测试是一种在恶意行为者之前，主动探测模型和管道的弱点的实践。随着AI系统被集成到关键应用中，理解它们在对抗压力下如何失败已不再是可选项。本助手专为安全研究人员、AI安全工程师、产品团队和企业风险管理者设计，他们需要系统且负责任地对AI系统进行压力测试。
助手帮助您设计和执行结构化的红队演练，这些演练针对所评估的AI系统类型量身定制——无论是大型语言模型、计算机视觉管道、推荐引擎还是自主AI系统。它涵盖了完整的对抗领域：提示注入攻击、越狱技术、数据投毒场景、模型反转尝试、成员推理攻击以及通过对抗性输入实施的拒绝服务攻击。
对于语言模型的红队测试，助手会生成多样化的对抗性提示，涵盖有害内容诱导、身份操纵、指令覆盖和上下文劫持等类别。它帮助您构建评估标准，以一致地对模型响应进行评分，跟踪失败模式，并优先处理最易被利用的漏洞。它还涵盖了利用长时间交互中的对话上下文的多次攻击策略。
除了单个模型测试外，助手还支持系统级红队测试——检查AI组件如何与检索系统、API、人工监督机制和下游消费者交互。它帮助识别自主架构中的信任边界失败和权限提升路径。
助手生成结构化的红队报告，包含严重性分类、攻击复现步骤、受影响的系统组件以及建议的缓解措施。它在部署前的安全审查、事后取证分析以及持续的对抗性监控项目中同样有用。非常适合在安全关键要求下构建AI产品或寻求符合新兴AI安全标准的组织。