AI red teaming — это практика намеренной атаки на AI-агент, его модель, защитные механизмы (guardrails) и доступные ему инструменты с целью выявления сбоев до того, как это сделает злоумышленник. В этой статье рассказывается о том, как это выглядит на практике при работе с клиентом, в рамках реального внедрения и с жесткими дедлайнами.
Я занимаюсь проведением таких проверок профессионально. На большинстве стартовых встреч возникает один и тот же вопрос: «Проверили ли мы нашу модель на джейлбрейки?». Этот вопрос слишком узкий, и его стоит переформулировать.
Сначала картируйте поверхность атак
Карточка модели (model card) почти ничего не говорит о рисках при развертывании. Риски кроются на системном уровне: в самой модели, окружающих её защитных механизмах, инструментах и данных, к которым она имеет доступ, а также в интерфейсе, с которым взаимодействует пользователь. Мне доводилось тестировать модели, которые веди себя отлично в изоляции, но сразу же давали серьезные сбои, стоило подключить их к клиентской базе данных или второму агенту.
Поэтому первое, что я делаю при любом проекте, — это картирую возможности системы. Может ли она вызывать инструменты? Сохраняет ли память между сессиями? Является ли она мультимодальной и охватывает ли тестирование изображения и аудио так же, как текст? Это одна модель или цепочка моделей, общающихся друг с другом через такие протоколы, как Model Context Protocol (MCP)? Эта работа определяет масштаб проверки, и, по моему опыту, большинство команд сильно недооценивают его еще до начала работы.
Тестируйте как злоумышленник
Вторая привычка, от которой я стараюсь избавиться, — это отношение к red teaming как к функциональному контролю качества (QA): запустить фиксированный список плохих промптов, исправить то, что сломалось, и двигаться дальше. Реальные злоумышленники не работают по фиксированному списку. Они адаптируются, объединяя мелкие сбои в цепочки и используя техники, которых не существовало во время прошлого цикла тестов.
В проводимых мной проверках мы не ограничиваемся известными паттернами джейлбрейков. Мы исследуем те режимы сбоев, которые специфичны для использования системы в продакшене: инъекции промптов через загруженный пользователем документ, злоумышленный вызов инструментов внутри агентского воркфлоу, защитный механизм, который ловит очевидную атаку в один шаг (one-shot), но пропускает медленную многошаговую атаку. Цель состоит не в том, чтобы подтвердить прохождение системой известного теста. Цель — найти сбой, протестировать который никто не додумался, потому что именно он проявится в продакшене.
Сделайте процесс повторяемым
Отчет по red teaming, который просто отправляют в архив, не имеет большой ценности. Модели обновляются, защитные механизмы перенастраиваются, а новые инструменты подключаются. Любое из этих изменений может снова открыть уязвимость, которая была устранена ранее.
Клиенты, которые извлекают наибольшую пользу из этого процесса, рассматривают его как регулярную практику с единой системой баллов и четкими категориями сбоев. Без повторяемой базы сравнения каждая проверка начинается с нуля, и никто — включая службу безопасности, оплачивающую счета — не сможет сказать, становится ли система безопаснее со временем или ее просто стали тестировать чаще.
Увязывайте результаты с тем, с чем может работать комплаенс-команда
Разрыв между обнаружением проблемы и ее исправлением носит организационный характер: за нее никто не отвечает, непонятно, какому именно регламенту она противоречит, или руководство еще не понимает, почему это важно.
Быстрее всего продвигаются те проекты, результаты которых напрямую сопоставимы с фреймворками, с которыми клиент уже обязан отчитываться: Фреймворком управления рисками ИИ от NIST, OWASP Top 10 для LLM-приложений, MITRE ATLAS или, все чаще, Законом об искусственном интеллекте ЕС (EU AI Act). Результат проверки с формулировкой «это соответствует обязательству повышенного риска в рамках EU AI Act» продвигается внутри организации гораздо быстрее, чем тот, в котором просто написано: «модель сказала что-то вызывающее беспокойство».
Проводите проверки на протяжении всего жизненного цикла
Лучший вариант такой работы — не оставлять ее на конец разработки как финальную проверку перед запуском. Она должна проводиться в самом начале, когда профиль риска системы еще только определяется, продолжаться в ходе разработки по мере добавления новых возможностей и вестись после запуска, поскольку модель, подключенные к ней инструменты и ландшафт угроз постоянно меняются. Агент, бывший безопасным на момент запуска, может перестать быть таковым в день, когда ему дают новый инструмент.
Почему это важно сейчас сильнее, чем год назад
Ничего из этого никогда не было опциональным, даже для простого чат-бота, но ситуация стала более критической по конкретной причине: системы, которые я тестирую сейчас, способны действовать в реальном мире. За два месяца до нашего анонса о поглощении в августе 2026 года компания Enkrypt AI просканировала более 268 000 инструментов — отдельных функций, вызываемых AI-агентами — на 25 000 серверов MCP и обнаружила более 143 000 уязвимостей, затрагивающих 73% этих серверов.
Это означает, что почти три четверти изученных нами MCP-серверов имели реальную, эксплуатируемую брешь — на том уровне, который команды могут еще не тестировать, поскольку два года назад он не существовал как серьезная поверхность атаки. Модель, которая только генерирует текст, имеет ограниченный радиус поражения. Модель, подключенная к инструментам, другим агентам и «живым» данным, — нет.
Этот пробел призвано закрыть решение для безопасности ИИ и защитных механизмов в платформе Anaconda: red teaming для моделей, агентов и MCP-подключений по более чем 300 категориям атак до релиза, рантайм-защита, действующая после запуска системы, и непрерывный поток доказательств, соотнесенный с упомянутыми выше фреймворками. Всё это работает внутри вашей собственной среды, поэтому тестовые промпты и данные остаются в пределах вашего периметра безопасности. Если вы решаете, с чего начать собственное внедрение, начните с инструментов и данных, к которым ваши агенты уже имеют доступ.
Часто задаваемые вопросы
Что такое AI red teaming?AI red teaming — это практика намеренной атаки на систему искусственного интеллекта, включая ее модель, защитные механизмы и любые инструменты или данные, к которым она имеет доступ, с целью выявления сбоев в безопасности и надежности до того, как их найдут реальные злоумышленники. Узнать больше.
Чем AI red teaming отличается от обычного тестирования ИИ или контроля качества (QA)?QA проверяет, делает ли система то, что должна. Red teaming проверяет, как ведет себя система, когда кто-то целенаправленно пытается вызвать ее сбой, используя адаптивные состязательные техники вместо фиксированного списка тестов.
Как часто нужно проводить AI red teaming?Его следует проводить непрерывно на протяжении всего жизненного цикла системы, а не только один раз перед запуском. Любое изменение модели, ее защитных механизмов или доступных ей инструментов может вновь открыть ранее закрытую уязвимость.
Насколько распространены уязвимости в MCP и инструментах агентов?Согласно данным сканирования Enkrypt AI, 73% оцененных MCP-серверов имели хотя бы одну эксплуатируемую уязвимость среди более чем 268 000 просканированных инструментов, что указывает на повсеместный характер этой проблемы, а не на единичный случай. Узнать больше.
С какими фреймворками соотносится AI red teaming?Результаты обычно сопоставляются с Фреймворком управления рисками ИИ от NIST, OWASP Top 10 для LLM-приложений, MITRE ATLAS, а для развертываний, ориентированных на ЕС, — с Законом об искусственном интеллекте ЕС (EU AI Act).
