Generative AI Red Teaming erfordert von Sicherheitsexperten die Anwendung spezifischer Methoden, um Schwachstellen in Anwendungen zu identifizieren und zu mindern, die auf generativen Modellen, einschließlich Large Language Models (LLMs), basieren. Die zunehmende Integration dieser Systeme in Unternehmensabläufe macht es erforderlich, Modelle, Entwicklungspipelines und Betriebsumgebungen zu testen, um Sicherheit, Zuverlässigkeit und die Übereinstimmung mit organisatorischen Werten während simulierter Angriffsszenarien zu gewährleisten.

Für einen umfassenden Überblick über das Framework und die Strategien des GenAI Red Teaming lesen Sie den Einführungsleitfaden zum GenAI Red Teaming.

Zielgruppe

• IT-Sicherheitsexperten, die in den Bereich der KI-Anwendungen einsteigen
• KI/ML-Ingenieure, die sich mit der Sicherheit von Modell-Deployments befassen
• Red-Team-Praktiker, die ihre Fähigkeiten auf KI-Systeme ausweiten
• Security Architects, die KI-Frameworks implementieren
• Risikomanager, die KI-Deployments beaufsichtigen
• Security Engineers, die sich für die Sicherheit von Large Language Models und generativen KI-Technologien interessieren
• Forscher im Bereich adversarieller Angriffe auf Machine-Learning-Modelle
• Senior Decision Maker und C-Level-Führungskräfte

Ziele des GenAI Red Teaming-Prozesses

• Entwicklung von Methoden zum Testen von LLMs und generativen KI-Systemen
• Identifizierung von Schwachstellen in den Modell-Deployment-Pipelines
• Bewertung der Prompt-Sicherheit und der Eingabevalidierung
• Testen der Überprüfung von Modellausgaben
• Erstellung von Richtlinien zur Dokumentation und Klassifizierung KI-spezifischer Sicherheitsergebnisse

Berücksichtigte Risiken

• Adversarial Attack Risk (Risiko durch gegnerische Angriffe)
• Alignment Risk (Ausrichtungsrisiko)
• Data Risk (Datenlecks, Data Poisoning)
• Interaction Risk (Hassrede, Missbrauch, Obszönitäten, Toxizität)
• Knowledge Risk (Halluzinationen, Fehlinformationen, Desinformation)
• Agent Risk (Risiken durch autonome Agenten)

Definition von LLM

Ein Large Language Model verarbeitet und generiert Sprache als Eingabe und Ausgabe. Der Begriff LLM umfasst in diesem Kontext jedes KI-Modell, das vielfältige Eingaben (Text, Bilder, Audio, Grafiken, Pläne) akzeptiert und neue Inhalte als Ausgabe generiert (Text, Bilder, Videos, Grafiken, Aktionen, Pläne). Die Details der Red-Teaming-Techniken hängen von der Art der Ein- und Ausgaben des Modells ab.

Was ist GenAI Red Teaming?

GenAI Red Teaming ist eine strukturierte Methodik, die menschliche Expertise, Automatisierung und KI-Tools einbezieht, um Sicherheitsgrenzen, Zuverlässigkeit, Vertrauen und Leistung in Systemen mit generativen KI-Komponenten zu ermitteln. Der Prozess betrifft sowohl die Basismodelle als auch alle zugehörigen Anwendungsebenen und bewertet die Risiken über das gesamte KI-Ökosystem hinweg.

Oft wird diese Aktivität durch Normen, Standards oder spezifische Anforderungen gefordert. Beispielsweise sehen einige Richtlinien Red-Teaming-Übungen vor, um Sicherheit, adversarielle Szenarien, mögliche Missbräuche und andere Risiken zu testen.

Erweiterung der klassischen Red-Teaming-Methodik

Traditionelles Red Teaming basiert auf der Simulation von Gegnern, um die Verteidigung einer Organisation zu testen. Im Kontext der generativen KI kommen Themen wie die Manipulation von Ausgaben, das Umgehen von Schutzmaßnahmen gegen Toxizität, Bias, Halluzinationen und ethische Risiken hinzu. Es ist wichtig, dass Stakeholder den Umfang und die Ziele der GenAI Red Teaming-Initiativen klären, um Missverständnisse zu vermeiden.

GenAI Red Teaming baut auf klassischen Prozessen wie Threat Modeling, Szenarioentwicklung, Aufklärung (Reconnaissance), Initial Access, Privilegieneskalation, Lateral Movement, Persistenz, Command and Control, Exfiltration, Reporting, Lessons Learned sowie Post-Exploitation & Cleanup auf. Es führt jedoch neue Komplexitätsebenen ein, die mit KI-gesteuerten Systemen verbunden sind.

Spezialisierte Teams können sich mit verschiedenen Aspekten befassen, wie z. B. Bias und Toxizität oder technologischen Auswirkungen, und dabei die traditionellen Grenzen zwischen Anwendungssicherheit und verantwortungsvoller KI überschreiten.

Komponenten des GenAI Red Teaming-Prozesses

1. AI-spezifisches Threat Modeling: Bewertung der Risiken im Zusammenhang mit KI-Anwendungen
2. Modell-Aufklärung (Reconnaissance): Analyse der Funktionen und Schwachstellen von Modellen
3. Entwicklung adversarieller Szenarien: Erstellung von Szenarien zur Ausnutzung von Schwachstellen in Modellen und Integrationen
4. Prompt-Injection-Angriffe: Manipulation von Prompts zur Umgehung von Absichten und Einschränkungen
5. Guardrail-Bypass und Umgehung von Richtlinien: Testen der Verteidigung, um Schutzmechanismen und Exfiltrationssysteme zu umgehen
6. Domänenspezifische Risikotests: Simulation von Interaktionen außerhalb akzeptabler Grenzen (z. B. Hassrede, Toxizität, Missbrauch)
7. Wissens- und Modellanpassungstests: Identifizierung von Halluzinationen und nicht ausgerichteten Antworten
8. Auswirkungsanalyse: Bewertung der Folgen bei der Ausnutzung von Schwachstellen
9. Umfassendes Reporting: Empfehlungen zur Stärkung der Modellsicherheit

Unterschiede zwischen traditionellem Red Teaming und GenAI Red Teaming

• GenAI umfasst neben technischen Schwachstellen auch soziotechnische Risiken wie Bias und schädliche Inhalte
• Erfordert Analysen von multiformatigen Datensätzen und fortgeschrittenes Datenmanagement
• Erfordert aufgrund der probabilistischen Natur der Modelle strenge statistische Bewertungen
• Die Festlegung von Erfolgskriterien und Schwellenwerten für die Bewertung von Schwachstellen ist aufgrund der Variabilität der Ausgaben komplexer

Gemeinsame Grundlagen

• Systemexploration: Untersuchung des Systems und seiner potenziellen Fehler
• Full-Stack-Evaluierung: Schwachstellenanalyse von Hardware, Software, Anwendungslogik und Modellverhalten
• Risikobewertung: Identifizierung und Untersuchung von Schwächen zur Unterstützung des Risikomanagements
• Angreifersimulation: Simulation adversarieller Taktiken zum Testen der Verteidigung
• Defensive Validierung: Überprüfung der Robustheit bestehender Verteidigungsmaßnahmen
• Eskalationspfade: Verwaltung von Meldungen gemäß organisatorischen Protokollen

GenAI Red Teaming stellt die Weiterentwicklung der Sicherheitsmethodik dar. Es kombiniert die Grundlagen der traditionellen Disziplin mit neuen Perspektiven, die durch den KI-Kontext erforderlich sind, um eine umfassende Bewertung von Risiken, Ausrichtung und Sicherheit in generativen Systemen zu gewährleisten.

Nützliche weiterführende Informationen

Um die operativen Techniken und Tools des GenAI Red Teaming zu vertiefen, könnten folgende Themen für Sie interessant sein:

• Operative Techniken des GenAI Red Teaming
• Risiken und Bedrohungen in GenAI-Systemen
• Threat Modeling für KI und LLMs
• Red-Teaming-Strategie für LLMs
• Metriken und KPIs für GenAI Red Teaming
• Tools und Datensätze für Red Teaming