隨著生成式 AI 走進企業環境，安全議題不再只是學術討論，而是每天都可能發生的真實風險。
我們常說：「模型就像一座城市，表面繁華，但背後暗藏漏洞。」那麼，如何在攻擊者行動之前，先一步找出這些漏洞？答案就是 —— 模型紅隊演練（Model Red Teaming）。

🔴 什麼是模型紅隊演練？

「紅隊演練」原本是軍事用語，意指模擬敵方行為來測試防禦體系。在資安領域，紅隊演練被用來檢驗企業系統與人員是否能抵禦攻擊。
當這個概念套用到生成式 AI，就演變成 模型紅隊演練：

1. 模擬惡意輸入（Adversarial Prompts）
   嘗試使用越獄提示 (Prompt Injection) 或間接提示 (Indirect Prompt Injection) 來突破模型的防護。

2. 測試資料外洩
   嘗試讓模型輸出其訓練資料或 API Key、憑證等敏感資訊。

3. 偏見與濫用檢測
   測試模型是否會生成歧視性、偏頗或不合規的內容。

4. 安全繞過測試
   模擬攻擊者使用「提示鏈接 (Prompt Chaining)」或「工具濫用」來達成繞過效果。

🛡️ 為什麼企業需要模型紅隊？

• 即早發現漏洞：比起等駭客發現，提前發現才有修補的機會。
• 符合法規與審計：像是 ISO 42001、NIST AI RMF，都強調 AI 系統需要持續測試與風險控管。
• 建立信任：對內部工程師、對外部客戶，透明的測試報告能提高信任。

換句話說，紅隊演練是 AI 資安治理的必修課。

🛠️ 常見工具與方法

以下是幾個目前業界使用的模型紅隊演練方法與工具：

• 自動化測試框架：如 Microsoft 的 PyRIT、IBM 的 ART (Adversarial Robustness Toolbox)。
• 專用安全測試平臺：Hugging Face 的 Guardrails、Anthropic 的 red teaming sandbox。
• 自建測試腳本：透過 Python / n8n，設計一組自動化 prompt injection 測試流程。

⚔️ 未來趨勢：AI × AI 的紅隊演練

有趣的是，現在出現了「用 AI 來測 AI」的紅隊模式：
讓一個專門設計的攻擊模型，不斷嘗試各種 prompt injection，而另一邊的防禦模型則即時過濾與阻擋。
這不僅大幅降低了測試成本，也讓測試規模可以快速擴張。

這種 AI 對 AI 的對抗訓練，正逐漸成為未來的主流。

📌 結論

第33天的重點很簡單：
生成式 AI 不僅需要強大的能力，還需要強韌的安全測試。
模型紅隊演練不只是資安部門的工作，而是 AI 開發團隊、產品經理、合規顧問都該共同參與的環節。

因為，唯有提前實戰演練，企業才能在真正的攻擊來臨時，保持安全與信任。

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