微软：100款 GenAI 产品安全测试背后的 8 条教训与 5 个案例总结！

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生成式AI（GenAI）系统安全性一直备受关注，微软对100多款GenAI产品进行了红队测试，详细阐述了微软的内部安全测试模型本体论（ontology），并分享了八个主要教训和五个案例研究，旨在为实际的红队测试提供指导。  

  1. 要了解系统能够做什么以及它被应用在何处

  2. 破坏AI系统并不一定要计算梯度

  3. AI红队测试并非安全基准测试

  4. 自动化有助于覆盖更多的风险领域

  5. 人类因素在AI红队测试中至关重要

  6. 负责任的AI危害普遍存在但难以衡量

  7. 大语言模型（LLM）会放大现有的安全风险并引入新的风险

  8. 保障AI系统安全的工作永远不会完结

微软AIRT用于建模GenAI系统风险的本体论。AIRT经常利用多个战术、技术及程序（TTPs），这些TTPs可能会利用多个弱点并产生多个影响。此外，解决一个弱点可能需要不止一种缓解措施。需要注意的是，AIRT的任务仅是识别风险，而产品团队则负责开发适当的缓解措施。

案例研究 # 1: 视觉语言模型（VLM）生成不好内容

案例研究 #2: 大模型（LLM）越狱（STT/TTS结合）

案例研究 #3: 评估大模型聊天机器人如何回应处于困境中的用户

案例研究 #4: 探测文本到图像生成器的偏见

案例研究 #5: 视频处理GenAI应用中的SSRF漏洞

https://arxiv.org/pdf/2501.07238Lessons From Red Teaming 100 Generative AI Products

（文：PaperAgent）

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