AI安全红队测试方法指南

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计更加系统化。

典型攻击方法

第三章详细列举了针对LLM系统的五类攻击技术：直接提示注入、间接提示注入、模型提取、数据投毒和成员推理攻击。其中直接提示注入又细分为前缀注入、角色扮演等子类，并提供了成功率数据（如角色扮演攻击成功率78%）。

实施流程规范

指南将红队测试分为三个阶段：准备阶段要求绘制系统架构图并确定测试范围；攻击实施阶段采用"风险场景开发-攻击签名设计-混合测试"的流程；改进阶段建立漏洞分级修复机制。建议测试预算占项目总成本的3-5%。

技术创新亮点

指南整合了PyRIT、Moonshot等7种测试工具，形成完整工具链。提出动态风险评估模型，结合传统CVSS评分与AI特有指标。新增多模态攻击检测项，如图像提示注入测试。

该指南通过系统化的测试框架和实操性强的实施方案，为AI安全评估树立了新标杆。实施时需重点注意测试环境隔离、专业团队建设和持续改进机制建立等关键环节。

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