PWN AI

Как Garak и другие инструменты для тестирования моделей поменялись за 2 года ?

За 2️⃣ года экосистема инструментов для тестирования безопасности LLM превратилась из нескольких экспериментальных скриптов в экосистему из более чем 25 многофункциональных инструментов (по данным репозитория и исходя из сохранёнок во втором канале), охватывающих весь цикл защиты - от поиска уязвимостей до автоматической генерации отчётов и интеграции в CI/CD. Изначально такие инструменты представляли собой простые скрипты для ручных или полуавтоматических проверок. В 2023 году одними из первых появились Garak от NVIDIA и внутренние скрипты команды Microsoft AI Red Team(позже это сформировалось как PyRIT), но они позволяли выполнять лишь ограниченные проверки отдельных уязвимостей и имели монолитную архитектуру - с жёстко заданными наборами атак и детекторов.

В 2024 году появилось множество специализированных инструментов. К ранним решениям присоединились LLMFuzzer для фаззинга API-интерфейсов, Vigil и LLM Guard для перехвата атак в реальном времени, PyRIT от Microsoft с автоматизацией red teaming и Promptfoo, внедривший полноценные adversarial-сценарии.
Каждый новый инструмент расширял возможности предшественников: он позволял генерировать сотни атак за минуты, автоматически классифицировать ответы и формировать отчёты об уязвимостях. Прорывом стала модульная архитектура. Инструменты теперь состоят из независимых компонентов: Generators (динамическая генерация атак), Orchestrators (управление сценариями), Detectors (анализ ответов) и Reporters (формирование отчётов в JSON, HTML или Markdown).

Начиная с 2024 года в инструментах стал появляться механизм автоматического обучения на основе успешных атак - так называемый adaptive probing. В отличие от ранних решений, которые лишь фиксировали факты нарушений - инструменты вроде Garak и DeepTeam стали анализировать результаты как успешных, так и неудачных попыток и в реальном времени корректировать стратегию генерации промптов, повышая эффективность тестирования.

К началу 2025 года появились решения для тестирования AI-агентов, инструменты тестирования путём взаимодействия через диалоги (Petri от Anthropic) и решения для непрерывного мониторинга в продакшене. Они поддерживают сложные сценарии: вместо одиночных атак типа prompt injection такие решения моделируют цепочки взаимодействий с участием нескольких LLM-агентов, запускают «атакующие» и «защитные» модели в одной сессии и отслеживают полный контекст - историю диалога, системные промпты и переменные состояния. Это позволяет выявлять сквозные уязвимости, которые невозможно обнаружить при одношаговых проверках.

Важным стала интеграция в CI/CD. Если в 2023 году тесты запускались вручную, то к 2025 году такие решения, как Promptfoo, PyRIT и Petri, предоставляют CLI и REST API для запуска в GitLab CI, GitHub Actions или Jenkins, а также веб-хуки для автоматической блокировки деплоя при обнаружении критических уязвимостей.

Параллельно сформировались единые стандарты тестовых сценариев. Вместо разрозненных, ad hoc-скриптов появились готовые реализации OWASP LLM Top 10 и NIST AI RMF, а также встроенные механизмы проверки соответствия требованиям GDPR и HIPAA - особенно для корпоративных решений.

Как итог, инструменты в 2025 году могут предоставить интерактивные дашборды и оценку по различным метрикам безопасности: Success Rate атак по категориям, Time to Detection, Trend Analysis по релизам.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

30🔥5❤2👍1

www.tgoop.com/pwnai/1036

875 viewsArtyom Semenov, edited  Oct 13 at 16:35

Как Garak и другие инструменты для тестирования моделей поменялись за 2 года ?

За 2️⃣ года экосистема инструментов для тестирования безопасности LLM превратилась из нескольких экспериментальных скриптов в экосистему из более чем 25 многофункциональных инструментов (по данным репозитория и исходя из сохранёнок во втором канале), охватывающих весь цикл защиты - от поиска уязвимостей до автоматической генерации отчётов и интеграции в CI/CD. Изначально такие инструменты представляли собой простые скрипты для ручных или полуавтоматических проверок. В 2023 году одними из первых появились Garak от NVIDIA и внутренние скрипты команды Microsoft AI Red Team(позже это сформировалось как PyRIT), но они позволяли выполнять лишь ограниченные проверки отдельных уязвимостей и имели монолитную архитектуру - с жёстко заданными наборами атак и детекторов.

В 2024 году появилось множество специализированных инструментов. К ранним решениям присоединились LLMFuzzer для фаззинга API-интерфейсов, Vigil и LLM Guard для перехвата атак в реальном времени, PyRIT от Microsoft с автоматизацией red teaming и Promptfoo, внедривший полноценные adversarial-сценарии.
Каждый новый инструмент расширял возможности предшественников: он позволял генерировать сотни атак за минуты, автоматически классифицировать ответы и формировать отчёты об уязвимостях. Прорывом стала модульная архитектура. Инструменты теперь состоят из независимых компонентов: Generators (динамическая генерация атак), Orchestrators (управление сценариями), Detectors (анализ ответов) и Reporters (формирование отчётов в JSON, HTML или Markdown).

Начиная с 2024 года в инструментах стал появляться механизм автоматического обучения на основе успешных атак - так называемый adaptive probing. В отличие от ранних решений, которые лишь фиксировали факты нарушений - инструменты вроде Garak и DeepTeam стали анализировать результаты как успешных, так и неудачных попыток и в реальном времени корректировать стратегию генерации промптов, повышая эффективность тестирования.

К началу 2025 года появились решения для тестирования AI-агентов, инструменты тестирования путём взаимодействия через диалоги (Petri от Anthropic) и решения для непрерывного мониторинга в продакшене. Они поддерживают сложные сценарии: вместо одиночных атак типа prompt injection такие решения моделируют цепочки взаимодействий с участием нескольких LLM-агентов, запускают «атакующие» и «защитные» модели в одной сессии и отслеживают полный контекст - историю диалога, системные промпты и переменные состояния. Это позволяет выявлять сквозные уязвимости, которые невозможно обнаружить при одношаговых проверках.

Важным стала интеграция в CI/CD. Если в 2023 году тесты запускались вручную, то к 2025 году такие решения, как Promptfoo, PyRIT и Petri, предоставляют CLI и REST API для запуска в GitLab CI, GitHub Actions или Jenkins, а также веб-хуки для автоматической блокировки деплоя при обнаружении критических уязвимостей.

Параллельно сформировались единые стандарты тестовых сценариев. Вместо разрозненных, ad hoc-скриптов появились готовые реализации OWASP LLM Top 10 и NIST AI RMF, а также встроенные механизмы проверки соответствия требованиям GDPR и HIPAA - особенно для корпоративных решений.

Как итог, инструменты в 2025 году могут предоставить интерактивные дашборды и оценку по различным метрикам безопасности: Success Rate атак по категориям, Time to Detection, Trend Analysis по релизам.