随着AI的掌舵快速发展,安全专家担心人工智能会取代他们的工作工作,但微软的微软研究人员坚持认为 ,有效的力挺红队测试仍然依赖于人类的专业知识 、文化意识和情商——这些品质是红队机器无法复制的。
微软的测试AI红队严格测试了100多款生成式AI产品,并确定人类的仍需人类创造力在发现漏洞,香港云服务器以及预测黑客如何利用这些系统方面仍然至关重要。掌舵

根据雷德蒙德AI红队发布的工作白皮书,其开源的微软PyRIT(Python风险识别工具包)等工具可以简化模拟黑客攻击 ,但最终,力挺在处理复杂风险方面 ,红队人类的测试参与仍然不可替代 。
在网络安全医学 、仍需人类化学或生物风险等专业领域,掌舵微软坚持认为 ,人类驱动的专业知识是必不可少的免费模板,才能正确、精确地评估人工智能的响应 ,这远远超出了语言模型的能力。
在网络安全医学、化学或生物风险等专业领域,微软坚持认为,想要精确评估AI的响应,人类专家的专业知识必不可少,而这远远超出了语言模型的能力范围 。高防服务器
微软表示:“在多次操作中 ,我们依赖‘人类’来评估我们自己或使用大型语言模型(LLMs)无法评估的内容风险” ,并强调“AI红队意识到这些局限性非常重要”。
公司研究团队还强调了所谓的“文化能力”,即红队必须考虑语言和文化差异,以识别可能被主要基于英语数据集训练的AI模型忽视的安全风险。
同时研究团队指出:“AI红队中的人类元素在回答需要情商的AI安全问题时最为明显。”例如“这个模型响应在不同情境下会如何被解读?”以及“这些输出是否让我感到不适?”等问题只有人类操作员才能解析 。云计算
微软补充表示:“最终 ,只有人类操作员才能评估用户在实际环境中与AI系统进行的全部互动 。”
该论文还包括一个案例研究,在这个案例中 ,微软红队评估了聊天机器人对陷入困境用户的回应 ,以此来调查“心理社会危害”。并警告说,红队成员可能会接触到大量“令人不安和困扰的AI生成的内容” 。
微软表示:“这凸显了很重要的一点 ,AI红队要拥有能让操作员在需要时脱离工作的服务器租用流程,还要有支持他们心理健康的资源。”
研究人员警告称 ,生成式AI模型在现代应用中的集成引入了新的攻击向量,其中一个案例是,视频处理AI应用中的一个过时的FFmpeg组件引入了服务器端请求伪造(SSRF)漏洞,允许恶意黑客提升系统权限 。
研究团队表示:“AI模型通过引入新的漏洞扩大了攻击面。建站模板”并指出 ,提示注入攻击利用了AI模型通常难以区分系统级指令和用户数据的事实。
参考来源 :https://www.securityweek.com/ai-wont-take-this-job-microsoft-says-human-ingenuity-crucial-to-red-teaming/