Исследование уязвимостей LLM-агентов: опыт Red Teaming
LLM Red teaming — практика тестирования больших языковых моделей (например, GPT), направленная на выявление уязвимостей, нежелательного поведения и способов их взлома (jailbreak). Суть в том, чтобы через специальные подсказки или методы обойти защитные механизмы и ограничения LLM.
Большие языковые модели (LLM) сейчас активно применяются для создания AI‑ассистентов и специализированных агентов, отвечающих на запросы и совершающих операции в различных средах (финансовые транзакции, консультирование, управление ресурсами и др.). Вместе с развитием применения растут и риски, связанные с их уязвимостями. Злоумышленники могут использовать специальные атакующие промпты (adversarial prompts), чтобы добиться от модели нежелательных или запрещённых ответов. Методическое выявление таких уязвимостей через Red Teaming позволяет понять, как можно обойти системные инструкции моделей и разработать меры защиты.