F5 AI Red Team

El red teaming manual de IA recurre a expertos humanos para detectar de forma creativa vulnerabilidades en los sistemas de IA, mientras que el red teaming automatizado utiliza herramientas y scripts para realizar pruebas sistemáticas a gran escala. El mejor enfoque combina ambos métodos: la automatización para lograr una cobertura exhaustiva y la experiencia humana para plantear escenarios de ataque creativos y con matices.

Sin pruebas adversariales, las organizaciones se exponen a ataques de inyección de instrucciones, filtraciones de datos, vulneraciones de restricciones y resultados no autorizados que pueden revelar datos confidenciales, dañar la reputación de la marca y poner en riesgo la propiedad intelectual. Los hallazgos de las pruebas adversariales también pueden contribuir a orientar los programas de gestión de riesgos y cumplimiento normativo en materia de IA, en consonancia con marcos como el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (AI RMF) y el Reglamento de IA de la UE.

El red teaming de IA se centra específicamente en los modelos de IA/ML y sus vulnerabilidades particulares, como la inyección de prompts y los jailbreaks específicos de IA, mientras que las pruebas de penetración tradicionales se centran en fallos de seguridad de redes, aplicaciones e infraestructuras. También puede ayudar a los equipos de seguridad a evaluar riesgos específicos de la IA recogidos en marcos como el OWASP Top 10 para aplicaciones de LLM.

La frecuencia de los ejercicios de red teaming depende de la definición específica de los riesgos, así como de las necesidades propias del sector y de cumplimiento normativo. Como mínimo, la rapidez con la que evoluciona el panorama de amenazas de la IA hace que realizar estos ejercicios mensualmente sea el estándar de referencia; sin embargo, muchos equipos generan informes de red teaming a diario como parte de sus procesos de integración y entrega continuas (CI/CD).

Actualmente, F5 AI Red Team utiliza agentes para ejecutar campañas de ataque, pero el objetivo de dichas campañas es un modelo o una aplicación desplegados, no un agente en concreto. En esencia, los agentes de IA son simplemente modelos capaces de ejecutar tareas encadenadas mediante llamadas a herramientas, por lo que muchas de las vulnerabilidades detectadas en el modelo también serán aplicables, por extensión, a los flujos de trabajo basados en agentes.

Los frameworks de código abierto, como Microsoft PyRIT, pueden facilitar flujos de trabajo personalizados de red teaming de IA e investigaciones de seguridad. F5 AI Red Team incorpora pruebas adversarias automatizadas a escala empresarial, con una base de datos de ataques que se actualiza continuamente, pruebas multironda, huellas de agentes, campañas recurrentes, generación de informes y opciones de implementación tanto en la nube como en entornos locales.

F5 AI Red Team puede probar aplicaciones con generación aumentada por recuperación (RAG) para detectar fugas de datos, inyecciones de prompts y otras vulnerabilidades frente a ataques antes de que sean explotadas. Los hallazgos pueden servir de base para aplicar medidas correctivas y controles en tiempo de ejecución, incluido F5 AI Guardrails, a fin de ayudar a proteger las interacciones con la IA en producción.

La inyección de prompts utiliza instrucciones maliciosas para manipular un modelo o una aplicación y hacer que se desvíe del comportamiento previsto, incluida la inyección indirecta de prompts a través de contenido recuperado o datos conectados. El jailbreaking es una forma de prompting adversario diseñada para eludir los controles o las restricciones de seguridad del modelo. El red teaming de IA pone a prueba ambas técnicas para identificar dónde pueden manipularse los modelos, las aplicaciones y los flujos de trabajo antes de que los atacantes exploten esas vulnerabilidades.