Recon Ai Red Team

---

۱) تعریف میدان نبرد
ریکانسانس در AI Red Team یعنی استخراج «نقشهٔ رفتاری» مدل بدون دسترسی به وزن‌ها.
هدف: ساخت Behavioral Surface Map برای تعیین نقاط شکست، نقاط مقاومت، و مسیرهای نفوذ.
این مرحله هیچ‌وقت شامل حمله نیست؛ فقط کشف ساختار تصمیم‌گیری مدل.

---

۲) پروفایل‌سازی مدل (Model Fingerprinting)
- استخراج امضای مدل از روی پاسخ‌ها: سبک، ریجکت‌پترن، bias، safety‑layer، latency، token‑economy.
- تحلیل توزیع پاسخ‌ها با Semantic Embedding بیرونی.
- تعیین کلاس مدل: policy‑heavy، knowledge‑heavy، یا reasoning‑heavy.
- شناسایی «حافظهٔ کوتاه‌مدت» مدل از روی drift پاسخ‌ها.

---

۳) شناسایی لایه‌های دفاعی (Defense Enumeration)
- تشخیص وجود Safety Router از روی الگوهای ریجکت.
- تشخیص Content Filter از روی پاسخ‌های یکنواخت.
- تشخیص Policy Injection از روی جملات ثابت.
- تشخیص Gradient Masking رفتاری از روی پاسخ‌های بی‌ربط.
- تشخیص Semantic Shield از روی تغییر سبک پاسخ در حملات غیرمستقیم.

---

۴) تحلیل بردارهای حمله (Attack Surface Discovery)
- ساخت embedding برای تمام پاسخ‌ها و خوشه‌بندی رفتار.
- تعیین نقاط شکست: خوشه‌هایی که مدل در آن‌ها رفتار غیرخطی نشان می‌دهد.
- تعیین نقاط مقاومت: خوشه‌هایی که مدل در آن‌ها پاسخ‌های ثابت دارد.
- تعیین مسیرهای نفوذ: بردارهایی که مدل در آن‌ها semantic drift دارد.

---

۵) تحلیل پیلود (Payload Intelligence)
- طبقه‌بندی پیلودها بر اساس شدت، جهت، و سطح نفوذ.
- محاسبهٔ Payload Vector Strength با شباهت کسینوسی به خوشه‌های شکست.
- تعیین Payload‑to‑Response Mapping برای پیش‌بینی رفتار مدل.
- ساخت Payload Influence Graph برای دیدن اثر هر پیلود روی رفتار مدل.

---

۶) تحلیل پاسخ (Response Intelligence)
- لیبل‌گذاری پاسخ‌ها: safe / partial / unsafe / refusal.
- محاسبهٔ Response Probability Distribution برای هر نوع حمله.
- تحلیل drift: مقایسهٔ رفتار مدل در حملات مشابه.
- استخراج Behavioral Weak Points از روی پاسخ‌های غیرسازگار.

---

۷) خروجی نهایی ریکانسانس
- Behavioral Surface Map
- Defense Enumeration Report
- Payload Influence Graph
- Weak‑Point Matrix
- Attack‑Surface Blueprint

این خروجی‌ها پایهٔ مرحلهٔ بعدی یعنی Offensive Execution هستند.

@AITHB

#تست_نفوذ