فریم ورک متنباز برای Red Teaming سیستم های هوش مصنوعی
#ردتیم #امنیت_سایبری
خلاصه: شرکت IBM فریم ورک ARES (سیستم ارزیابی مقاومت هوش مصنوعی) را منتشر کرده است یک فریم ورک متن باز برای تست نفوذ خودکار سیستم های هوش مصنوعی. این فریم ورک امکان بررسی سیستماتیک مدل ها را برای آسیب پذیری در برابر jailbreaking، استخراج داده ها و تولید محتوای مخرب فراهم میکند و ابزاری در اختیار توسعهدهندگان میگذارد تا مشکلات را پیش از exploitation شناسایی و رفع کنند.
هدف فریم ورک
هدف اصلی ARES دموکراتیزه و استانداردسازی فرایند Red Teaming برای سیستم های هوش مصنوعی است. در شرایطی که نهادهای نظارتی (کاخ سفید، قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، NIST) تست نفوذ اجباری برای هوش مصنوعی را می طلبند، ARES ابزار عملی برای اجرای این الزامات فراهم می کند. این فریم ورک امکان گذار از جستجوی دستی و شهودی آسیبپذیری ها به فرایندی سیستماتیک، خودکار و قابل تکرار را میدهد.
مزایا
رویکرد سیستماتیک: ARES Red Teaming را حول سه مؤلفه کلیدی سازماندهی میکند: اهداف (چه کاری میخواهید هوش مصنوعی انجام دهد؟)، استراتژیها (چگونه حملات را ایجاد میکنید؟) و ارزیابی (آیا حمله موفق بود؟).
پیاده سازی با OWASP Top 10 برای LLM: این فریم ورک امکان تست سیستم ها بر اساس الگوهای شناخته شده آسیبپذیری را فراهم می کند، نه اینکه حملات را از ابتدا اختراع کند.
تست کل زیرساخت: ARES فقط برای تست مدل های «خالص» نیست بلکه کل سیستم را به صورت جامع ارزیابی میکند: استقرارهای محلی با مکانیزم های حفاظتی (guardrails)، مدلهای ابری (مثلاً از طریق WatsonX.ai) و عوامل مستقر شده (از طریق AgentLab). این موضوع حیاتی است چون آسیبپذیری ها اغلب در تقاطع اجزا رخ میدهند نه در خود مدل.
متنباز و قابل توسعه: به عنوان یک پروژه متنباز، ARES به جامعه اجازه میدهد مشارکت کند، انواع جدید حملات، معیارهای ارزیابی و پیاده سازی ها را اضافه کند.
معماری ARES
بر پایه معماری ماژولار ساخته شده که انعطاف پذیری و توسعه پذیری را تضمین می کند.
مؤلفه های کلیدی:
فهرست پلاگین ها: هسته فریم ورک که امکان اتصال ماژول های مختلف را می دهد:
کانکتورهای هدف: برای تعامل با مدل ها و سیستم های مختلف هوش مصنوعی.
اهداف حمله سفارشی: برای تعریف اهداف خاص حملات (مثلاً استخراج اطلاعات شخصی شناساییشده).
استراتژی های حمله: برای پیاده سازی تکنیک های مختلف حمله (GCG، PyRIT، Garak و غیره).
ارزیابی مقاومت: برای سنجش موفقیت حملات.
هماهنگکننده: مؤلفه مرکزی که فرایند تست را مدیریت میکند: بارگذاری پیکربندی، انتخاب هدف، تعیین اهداف، اجرای استراتژی های حمله، ارزیابی نتایج و تولید گزارش.
ارزیاب: ماژول ارزیابی که از روشهای خودکار (مثلاً تطبیق کلیدواژهها) و LLM به عنوان داور برای تعیین موفقیت حمله استفاده میکند.
این رویکرد امکان ساخت سناریوهای پیچیده و چندمرحلهای حمله را با ترکیب پلاگین های مختلف در یک چرخه ارزیابی فراهم میکند.
منبع
اولین کانال فارسی زبان در AI Security .
@TryHackBox
@RadioZeroPod
@TryHackBoxStory
@TryHackBoxOfficial