AI安全红队测试方法指南

主要观点总结

该指南由日本AI安全研究所发布，是亚太地区首个针对生成式AI的红队测试规范，填补行业空白，系统性构建AI红队测试体系。

关键观点总结

关键观点1: 背景与定位

该指南是日本政府推动AI安全的重要举措，采用三层结构，包括方法论框架、技术细节和实操样例。

关键观点2: 核心内容架构

指南包含九大章节，明确适用范围为基于大语言模型的AI系统，并定义关键术语，如"红队测试"和"AI安全"。

关键观点3: 方法论创新

指南创新性地提出三维测试分类法，包括知识维度、环境和执行方式的分类，使测试方案设计更加系统化。

关键观点4: 攻击方法

详细列举针对LLM系统的五类攻击技术，并提供成功率数据。

关键观点5: 实施流程规范

红队测试分为准备、攻击实施和改进三个阶段，并建议测试预算占项目总成本的3-5%。

关键观点6: 技术创新亮点

指南整合测试工具形成完整工具链，提出动态风险评估模型，并新增多模态攻击检测项。

文章预览

背景与定位 该指南由日本AI安全研究所于2025年3月发布，是日本政府推动AI安全的重要举措。作为亚太地区首个针对生成式AI的红队测试规范，它填补了行业空白。指南采用三层结构：主文档阐述方法论框架，附录详述技术细节，补充材料提供实操样例。 核心内容架构 指南包含九大章节，系统性地构建了AI红队测试体系。第一章明确适用范围为基于大语言模型（LLM）的AI系统，特别强调对多模态模型的支持。第二章定义关键术语，如"红队测试"指模拟攻击者视角的安全评估，"AI安全"涵盖六大维度：以人为本、安全性、公平性、隐私保护、安全保障和透明度。 方法论创新 指南创新性地提出三维测试分类法：按知识维度分为黑盒/白盒/灰盒测试；按环境分为生产/预发布/开发环境测试；按执行方式分为自动化/人工/AI代理测试。这种分类体系使测试方案设 ………………………………