O rápido desenvolvimento e a adoção generalizada de sistemas produtivos de IA em vários domínios aumentaram a importância crítica da equipe vermelha de IA para avaliar a segurança e a proteção da tecnologia. Embora a equipe vermelha de IA pretenda testar sistemas ponta a ponta simulando ataques do mundo real, os métodos atuais enfrentam desafios significativos em desempenho e implementação. A complexidade dos sistemas modernos de IA e as suas crescentes capacidades em múltiplos canais, incluindo visão e som, criaram um conjunto sem precedentes de potenciais vulnerabilidades e vetores de ataque. Além disso, a integração de sistemas de agentes que concedem altos privilégios aos modelos de IA e acesso a ferramentas externas aumentou muito a superfície de ataque e o impacto potencial de uma violação de segurança.
As atuais abordagens de segurança de IA apresentam limitações significativas na abordagem de vulnerabilidades tradicionais e emergentes. Os métodos convencionais de teste de segurança concentram-se demais na modelagem de riscos, ignorando riscos importantes no nível do sistema que muitas vezes são mais úteis. Além disso, os sistemas de IA que utilizam a arquitetura de geração aumentada de recuperação (RAG) têm mostrado tendência a ataques de injeção rápida, onde instruções maliciosas escondidas em documentos podem alterar o comportamento do modelo e facilitar a extração de dados. Embora outras técnicas de defesa, como a higiene de insumos e as classes diretivas, forneçam soluções parciais, elas não podem eliminar os riscos de segurança devido às limitações fundamentais dos modelos de linguagem.
Pesquisadores da Microsoft propuseram uma estrutura abrangente para a equipe vermelha de IA com base em sua extensa avaliação de conhecimento de mais de 100 produtos produtivos de IA. A sua abordagem apresenta um modelo de ontologia de ameaças concebido para identificar e avaliar sistematicamente vulnerabilidades de segurança comuns e emergentes em sistemas de IA. A estrutura inclui oito lições importantes da prática do mundo real, desde a compreensão básica do sistema até a integração automatizada em testes de segurança. Esta metodologia aborda a crescente complexidade da segurança de IA, combinando modelagem sistemática de ameaças com insights acionáveis derivados de operações reais da equipe vermelha. Esta abordagem enfatiza a importância de considerar tanto os riscos a nível do sistema como a nível do modelo.
A estrutura funcional da estrutura da equipe vermelha da Microsoft para IA usa uma abordagem de foco duplo que aborda modelos de IA independentes e sistemas integrados. A estrutura distingue entre modelos gerenciados em nuvem e sistemas complexos que integram esses modelos em vários aplicativos, como copilotos e plug-ins. Sua metodologia evoluiu significativamente desde 2021, passando de testes focados na segurança para incluir a avaliação de impacto responsável (RAI) de IA. O protocolo de teste mantém uma cobertura forte e tradicional de questões de segurança, incluindo manipulação de dados, vazamento de dados e execução remota de código, ao mesmo tempo em que aborda vulnerabilidades específicas de IA.
A eficácia da estrutura vermelha da equipe da Microsoft foi demonstrada através de uma análise comparativa dos métodos de ataque. Suas descobertas desafiam a sabedoria convencional sobre a necessidade de técnicas complexas, revelando que métodos simples muitas vezes igualam ou excedem a eficácia de métodos complexos baseados em gradientes. A pesquisa destaca a superioridade dos métodos de ataque no nível do sistema sobre as táticas específicas do modelo. Esta conclusão é apoiada por evidências reais que mostram que os atacantes utilizam frequentemente combinações de vulnerabilidades simples em componentes do sistema, em vez de se concentrarem em modelos de ataque complexos. Estes resultados sublinham a importância de adotar uma visão holística da segurança, que considere tanto as vulnerabilidades específicas da IA como as vulnerabilidades específicas do sistema tradicional.
Concluindo, pesquisadores da Microsoft propuseram uma estrutura abrangente para a integração da IA vermelha. Uma estrutura desenvolvida através da avaliação de mais de 100 produtos GenAI fornece informações valiosas sobre métodos eficazes de avaliação de risco. A combinação de uma ontologia de modelo de ameaça estruturado com lições práticas aprendidas fornece uma base sólida para as organizações desenvolverem seus próprios protocolos de avaliação de segurança de IA. Esses insights e métodos fornecem orientações valiosas para lidar com vulnerabilidades do mundo real. A ênfase da estrutura em soluções práticas e acionáveis posiciona-a como um recurso valioso para organizações, instituições de pesquisa e governos que trabalham para desenvolver protocolos eficazes de avaliação de risco de IA.
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Sajjad Ansari se formou no último ano do IIT Kharagpur. Como entusiasta da tecnologia, ele examina as aplicações da IA com foco na compreensão do impacto das tecnologias de IA e suas implicações no mundo real. Seu objetivo é transmitir conceitos complexos de IA de maneira clara e acessível.
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