Как Red Teaming и человеческий креатив позволяют оценить риски внедрения LLM в бизнес-процессы

В кибербезопасности существует подход под названием Red Teaming — когда одна команда имитирует атакующего, а другая защищает систему. С появлением больших языковых моделей тот же принцип стал применяться к ИИ. Только теперь атакуют не серверы и базы данных, а сами LLM-агенты — системы, которые умеют рассуждать, выполнять команды и взаимодействовать с внешними инструментами. Red Team здесь ищет способы выявить уязвимости и подсветить риски модели, а Blue Team — защитить её. Именно на стыке этих подходов возникла новая область — Red Teaming LLM-агентов, где тестирование превращается в исследование границ самого искусственного интеллекта.

В Doubletapp мы с 2018 года занимаемся интеграцией AI- и ML-решений, когда ещё основное внимание было приковано к компьютерному зрению. Сегодня центр притяжения — языковые модели, и мы одни из первых в России начали системно работать с LLM. Среди наших клиентов — крупные российские бигтех-компании и международные партнёры.

В статье разберем, зачем вообще проверять языковые модели на прочность, какие угрозы возникают при их внедрении, какие типы уязвимостей встречаются чаще всего и как их искать.

Содержание:

- Что такое LLM и как они используются
- Риски при использовании LLM
- Red Teaming LLM: реальные кейсы
- Основные типы уязвимостей LLM
- Как тестируют LLM: ручное и автоматическое тестирование, шаблоны и KPI
- Фаззинг, мутации и роль человека
- Кейсы: как мы ломали и чинили LLM в продакшене
- Зачем компании нужны сторонние Red Team-партнёры
- Внутренние инструменты: как мы сами используем LLM
- Что дальше: спад или новая волна?