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
,建站模板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源码库,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。服务器租用 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。高防服务器 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源码下载流程,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
。云计算”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/