AI 紅隊演練：現代 CISO 的主動式防禦

什麼是 AI 紅隊？

在星期二凌晨 2:47，攻擊者將精心設計的提示注入您組織的 AI 客戶服務聊天機器人。在幾分鐘內，該機器人從其訓練資料中洩露了個人可識別資訊：姓名、電子郵件地址，以及您的資安團隊原以為受到保護的內部知識庫條目。您的傳統安全工具從未發出警示，因為這不是程式碼漏洞。這是一種提示注入攻擊，而您的滲透測試方法完全錯過了它，因為您測試的是 SQL 注入，而不是自然語言操控。在您的團隊發現異常之前，這次外洩事件可能已經暴露客戶記錄。

AI 紅隊演練將 滲透測試技術延伸至因應 AI 系統在對抗性條件下如何失效，從提示注入攻擊到模型操控與資料投毒。您正在測試兩個面向：實作選擇如何造成系統性弱點，以及開發實務如何在部署前引入安全風險。

CISA 的 2024 年指引將 AI 紅隊演練定位為既有資安框架中的第三方安全與保全評估之一，並建立在數十年來持續精進的測試方法之上。

為何 AI 紅隊演練很重要

AI 系統會引入傳統安全測試無法發現的失效模式。標準滲透測試會評估程式碼弱點、網路組態與存取控制。它們會忽略 AI 模型如何回應對抗性輸入的行為風險、訓練資料如何遭到投毒，以及自然語言介面如何為攻擊者創造切入點。

隨著組織部署更多 AI 系統，傳統測試與 AI 特有風險之間的落差持續擴大。客服聊天機器人、詐欺偵測模型與內容審核系統，各自都呈現出標準安全評估會忽略的獨特攻擊機會。對手已經透過提示注入、模型操控與資料投毒攻擊利用這些落差。

僅依賴傳統評估的安全團隊，會讓這些弱點未經檢視。AI 紅隊演練透過系統化測試 AI 系統在對抗性條件下的行為來彌補這些落差。若要建立有效的計畫，組織需要了解這類測試如何與既有資安營運相連結。

AI 紅隊演練的核心目標

AI 紅隊演練著重於在對手利用之前，找出機器學習系統特有的弱點。主要目標是驗證您的安全控制是否能阻止針對 AI 模型行為、訓練資料完整性與自然語言介面的攻擊。

有效的計畫會追求數個彼此關聯的目標：

• 識別 AI 特有的攻擊面：盤點傳統安全評估會忽略的模型輸入、訓練流程與推論端點中的弱點。
• 驗證防禦涵蓋範圍：測試既有安全工具是否能發現prompt injection嘗試、對抗性輸入與資料投毒指標。
• 評估模型在對抗性條件下的行為：判定當攻擊者操控輸入以產生非預期輸出或擷取敏感資訊時，AI 系統會如何回應。
• 評估 AI 生命週期中的風險：檢視在開發、部署與正式環境營運期間引入的弱點。
• 衡量安全控制缺口：量化哪些攻擊技術可被您的防禦阻止，哪些則需要修補。

這些目標不僅止於一次性的評估。將 AI 紅隊演練整合至持續性安全營運的組織，能持續掌握模型更新、重新訓練週期與基礎架構變更如何影響其防禦態勢。了解這些目標有助於安全團隊建立適當的團隊結構與技術能力。

AI 紅隊的核心組成

有效的 AI 紅隊演練計畫以三個自動化層為核心：使用自主紅隊代理的攻擊自動化、由 AI 強化的對手模擬框架，以及由 CI/CD 驅動的持續測試。實務人員著重於自動化對手模擬活動、建立智慧型回應工作流程，以及設計 detection-as-code 管線。

• MITRE ATT&CK 框架基礎

The MITRE ATT&CK framework提供您的基準知識架構，將對手的戰術、技術與程序對應到系統化的測試情境中。此框架可透過共用術語，讓整個組織進行一致性的評估，並促進紅隊與藍隊之間的協作。當您將 ATT&CK 測試落實為實務運作時，會使用 Atomic Red Team，這是一組可直接對應至 ATT&CK 技術的指令碼。這些命令層級的測試可驗證您的安全工具是否能識別特定的對手行為。

• 框架整合架構

有效的計畫建立於多個互補框架之上：用於 AI 特有威脅分類的 MITRE ATLAS、NIST AI Risk Management作為風險管理結構，以及 OWASP ML Top 10 用於 AI 特有弱點。CISA 2024 年指引建議，應建立在軟體安全四十年 TEVV 指引演進所累積的經驗教訓之上，而非建立全新的測試框架。

• 跨領域團隊需求

公司的 AI 紅隊需要涵蓋傳統安全、資料科學、機器學習安全營運與特定領域知識的專業能力。 Forrester 的 AI 紅隊指引強調沒有任何單一技能組合足以勝任；您需要多元觀點來因應技術、營運與業務風險之間的複雜交互作用。

AI 紅隊演練活動類型

AI 紅隊演練涵蓋不同的活動類別，每一類都針對機器學習系統中的不同弱點。安全團隊會根據其 AI 部署模型、風險概況與法規要求來選擇並組合這些方法。

主要活動類型包括：

• 提示注入測試：設計惡意輸入，以操控 AI 模型輸出、繞過安全控制，或擷取模型應保護的資訊。這包括透過使用者輸入進行的直接注入，以及透過模型處理之外部資料來源進行的間接注入。
• 模型規避攻擊： 開發對抗性輸入，使 AI 系統錯誤分類資料或產生不正確的輸出。這些攻擊會測試細微且經過精心設計的擾動，是否能欺騙影像辨識、惡意軟體分類器或詐欺偵測系統。
• 資料投毒模擬：透過嘗試注入惡意資料來評估訓練流程中的弱點，這些資料會在重新訓練後破壞模型行為。此活動可識別資料驗證與來源控制中的弱點。
• 模型擷取嘗試： 測試攻擊者是否能透過反覆查詢專有模型並分析輸出來重建模型。成功擷取會暴露智慧財產，並使對手能離線尋找其他弱點。
• 訓練資料擷取： 探測模型以判斷其是否會洩漏訓練資料集中的敏感資訊。大型語言模型和其他 AI 系統可能會無意間記住並暴露個人可識別資訊、憑證或機密商業資料。
• 安全護欄測試： 嘗試透過 jailbreak 技術繞過內容過濾器、對齊控制和輸出限制。這可驗證安全機制在創意型對抗壓力下是否仍然有效。

組織通常會先從面向客戶的 AI 應用程式之提示注入與安全護欄測試開始，接著隨著計畫成熟擴展到更技術性的評估。每種活動類型中使用的具體技術，取決於紅隊如何建構其作業。

AI 紅隊演練如何運作

AI 紅隊演練涵蓋三個階段：部署前在開發期間進行弱點識別、於開發階段評估實作選擇如何造成系統性弱點，以及部署後對正式環境系統進行持續測試。

• 針對對手技術的偵測驗證

首先驗證您的安全平台是否能找出已知的對手技術。SentinelOne 的 Singularity Platform 在 MITRE ATT&CK 評估中找出全部 16 種攻擊與全部 80 個步驟，且偵測零延遲，為您的紅隊作業提供基準驗證。此基準驗證可告訴您，已部署的安全控制是否提供組織所假設存在的涵蓋範圍。

• 自適應威脅模擬

AI 強化作業會根據您的防禦回應動態調整攻擊策略。當您封鎖一個 攻擊向量時，自主紅隊代理會在 MITRE ATT&CK 架構內，探索對應至相同對手目標的替代技術。自動化與自適應安全技術比僅靠人工的作業更能有效找出、適應並預測安全弱點。您可更真實地評估安全作業是否能回應不斷演變的攻擊。

• 持續測試整合

AI 紅隊演練可整合至 MLOps 與 CI/CD 工作流程，確保每次模型更新、重新訓練或部署時都會例行執行安全測試。SentinelOne 與 Keysight 和 SafeBreach 的合作，讓安全團隊能安全地模擬威脅，並持續驗證 Singularity Platform 是否已正確部署。您可自動化對手模擬活動、建立智慧回應工作流程，並設計 detection-as-code 管線。

• 威脅關聯與調查

SentinelOne 的專利 Storylines 技術會自動將端點事件關聯成完整的攻擊敘事，讓您能跨越整個基礎架構追蹤多步驟攻擊鏈。這種關聯很重要，因為複雜攻擊會橫跨多個系統與技術。您可驗證模擬的 橫向移動、 權限提升，以及 資料外洩序列是否已被正確找出並關聯。

AI 紅隊演練中常用的攻擊技術

紅隊會採用特定技術方法來探查 AI 系統弱點。這些技術不僅止於識別弱點類別，還會透過經驗證的攻擊模式主動加以利用。

有效的紅隊會圍繞這些核心技術建立其工具庫：

• 對抗性擾動： 引入人類無法察覺的細微輸入修改，但會導致 AI 模型 失效。在影像分類中，這表示以微小幅度改變像素，卻完全改變模型預測。在文字型系統中，這涉及字元替換或同形異義字元，以繞過內容過濾器。
• 情境操控： 建構提示以改變模型對其角色或限制的解讀。技術包括角色扮演情境，促使模型採用限制較少的人設，或透過多輪對話逐步侵蝕安全邊界。
• 指令覆寫： 將命令嵌入使用者輸入或外部資料來源中，使模型將其視為系統層級指令。攻擊者會將這些指令隱藏在 AI 於正常作業期間處理的文件、網頁或資料庫項目中。
• 成員推論： 系統性地查詢模型，以判斷特定資料點是否屬於訓練資料集的一部分。成功的推論會揭露私人資訊，並可能使組織面臨監管處罰。
• 基於梯度的攻擊：對於紅隊可存取模型的白箱評估，可使用梯度資訊來打造最佳化的對抗性輸入。這些經數學推導的攻擊比隨機擾動方法具有更高的成功率。
• 轉移攻擊： 先針對替代模型開發對抗性範例，再將其套用至目標系統。此技術之所以有效，是因為在相似資料或架構上訓練的模型之間，弱點通常可以轉移。

紅隊會記錄哪些技術可成功對抗特定模型類型與部署組態。這些情報會形塑立即修補的優先順序，以及較長期的安全架構決策。

透過 AI 紅隊演練識別的風險

AI 紅隊演練可揭露超出技術弱點範圍的組織風險。這些演練會顯示 AI 系統故障如何轉化為業務影響、法規暴露與營運中斷。

紅隊評估通常會發現以下風險類別：

• 資料隱私違規： 會記憶並暴露 個人可識別資訊、受保護的健康資料或來自訓練資料集的財務紀錄的模型，會在 GDPR、HIPAA 與州隱私法下產生責任。
• 智慧財產暴露： 以專有資料訓練的 AI 系統，可能透過精心構造的查詢洩露商業機密、原始碼或機密商業策略。
• 法規遵循失敗： 受監管產業中的 AI 系統必須符合特定的準確性、公平性與可解釋性標準。紅隊演練可識別模型在哪些方面未達 FDA、SEC 或銀行監管機構等單位的要求。
• 聲譽損害途徑： 會產生冒犯性內容、提供危險建議或表現出偏見的面向客戶 AI，會引發侵蝕品牌信任的公關危機。
• 營運完整性風險： 整合至關鍵工作流程的 AI 系統會成為單點故障。紅隊演練可揭露對手如何透過操控驅動自動化決策的模型輸出來中斷營運。
• 助長金融詐欺： 容易受到規避攻擊的詐欺偵測與交易監控模型，會讓犯罪分子繞過原本用於阻止洗錢、帳戶接管或支付詐欺的控制措施。
• 供應鏈弱點： 第三方模型、訓練資料供應商與 ML 基礎架構會引入超出組織直接控制範圍的風險。紅隊演練可描繪這些相依關係及其相關暴露。

以業務術語量化這些風險，有助於資安團隊排定修補優先順序，並向高階主管傳達發現。當組織了解這些評估所防範事項的完整範圍時，系統化 AI 紅隊演練的效益就會變得清晰。

AI 紅隊演練的主要效益

AI 紅隊演練可實現大規模的系統化探索，測試數千種輸入變化、參數組合與攻擊序列。這種涵蓋程度在人工測試的時程與預算內根本不可能達成，同時還能根據相關 ATT&CK 群組中已記錄的對手技術來驗證安全控制。

• AI 專屬弱點偵測

傳統滲透測試會遺漏 AI 系統特有的弱點。Forrester Research 2024 分析顯示，AI 紅隊演練結合了攻擊性安全戰術與對偏見、毒性及聲譽損害的安全評估。這將安全範圍擴展到程式碼層級漏洞利用之外。這些 AI 專屬攻擊向量需要與傳統應用程式安全評估根本不同的測試方法。

• 持續驗證與漂移偵測

一旦實作完成，自主式 AI 紅隊演練便可透過與 MLOps 和 CI/CD 工作流程整合，提供持續測試能力。當組態變更、模型重新訓練或基礎架構更新發生時，您可發現安全控制漂移，在對手利用缺口之前識別安全態勢的劣化。

• 以框架標準化的衡量

既有框架可實現系統化的涵蓋範圍衡量。您可將測試結果對應至 MITRE ATT&CK 技術，向高階主管展示哪些對手行為可被您的安全控制發現，以及哪些需要額外投資。

AI 紅隊演練的挑戰與限制

目前此領域仍缺乏既定最佳實務，而 Georgetown CSET research 透過專家工作坊記錄指出，與會者普遍同意對抗式 AI 測試缺乏標準化方法論。部署 AI 紅隊演練的組織會遭遇可預期的挑戰，進而削弱計畫成效。

• 僅聚焦於模型弱點

您最大的錯誤會是只專注於模型弱點，卻忽略實作架構與社會技術系統如何創造可被利用的條件。目前的 AI 紅隊演練工作主要聚焦於個別模型測試，同時忽略更廣泛的社會技術系統。 Research on AI sociotechnical systems 顯示，組織必須處理模型、使用者與環境之間複雜互動所產生的湧現行為，而不只是測試孤立模型的安全性。

• 新型 AI 失效類別

對 AI 系統的研究指出，自主代理會展現專屬於 AI 系統的新型廣泛失效類別：可能危及安全或資安的失效，甚至可能使 AI 變成惡意內部人員。這些新型失效類別意味著您現有的滲透測試作戰手冊無法處理 AI 風險。當您套用標準滲透測試方法論，卻未將這些 AI 專屬失效模式與攻擊面納入考量時，就會讓某些弱點未經檢驗。

• 不完整的弱點涵蓋範圍

組織經常評估傳統安全控制，卻忽略 AI 專屬風險，包括提示注入攻擊、透過自然語言利用進行的模型操控、對抗性輸入、資料投毒，以及越獄技術。這種不完整的評估會造成錯誤信心。您的高階主管認為 AI 系統是安全的，因為滲透測試已通過，但對手卻利用傳統測試從未評估的 AI 專屬弱點。

• 專業能力與整合落差

您需要具備跨多個領域的專業能力：傳統安全、資料科學、機器學習營運，以及特定領域知識。在對安全專業人員需求高度旺盛的市場中，建立具備適當專業組合與觀點的紅隊，是一項根本性的挑戰。將 AI 紅隊演練視為週期性的顧問委託，而非持續性的流程，是另一個常見錯誤。您需要整合 MLOps 與 CI/CD，以便在每次模型更新時進行例行測試。

AI 紅隊演練最佳實務

有效的 AI 紅隊計畫建立在以框架為基礎的整合、平衡的自主與人工方法，以及持續測試工作流程之上。

• 以框架為先的實作

以經過驗證的框架為基礎，例如 MITRE ATT&CK，並輔以 NIST AI RMF 作為風險管理架構、MITRE ATLAS 作為 AI 專屬威脅分類法，以及 OWASP ML Top 10 作為弱點分類。

• 混合式自主與人工策略

最佳化的企業安全營運需要策略性部署自主與手動方法。自主方法擅長以人類測試人員單獨執行並不實際的規模，對複雜的 攻擊面 進行系統化探索，而人類專業知識則能針對真實世界中的利用可能性提供創造性推理與情境判斷。

• 持續整合與生命週期測試

AI 紅隊可直接整合至開發工作流程，用於攻擊自動化、對手模擬與持續測試。2024 年的業界共識強調，成功關鍵在於結合自主測試工具與人類專業知識。測試方法應與系統的生命週期階段相符，在部署前、開發中與部署後階段應採用不同的適當技術。

組織如何從 AI 紅隊中獲益？

實施 AI 紅隊計畫的組織，能在安全態勢、法規地位與營運韌性方面獲得可衡量的優勢。隨著測試成熟並將發現結果納入更廣泛的安全策略，這些效益會隨時間持續累積。

系統化的 AI 紅隊可在多個領域為組織帶來價值：

• 降低事件回應成本： 在攻擊者利用弱點之前先行發現，可免除與資料外洩補救、法律費用及客戶通知相關的支出。主動式測試的成本僅為被動式事件回應的一小部分。
• 稽核與合規整備： 文件化的紅隊評估可向監管機關、稽核人員與保險核保人證明已盡應有注意義務。當面對合規審查或網路保險續保時，組織可提出系統化安全驗證的證據。
• 加速安全部署： 當紅隊發現結果整合至建置流程時，開發團隊能更快發布 AI 系統。及早識別弱點可避免在正式環境部署後進行高成本的重新設計。
• 更明智的安全投資：紅隊結果可量化哪些防禦缺口帶來最大風險。安全主管可根據已證實的暴露面，而非理論性的威脅模型，來分配預算。
• 跨職能協調： AI 紅隊可在安全、資料科學與工程團隊之間建立共同理解。聯合演練有助於建立關係，並形成討論 AI 風險的共同詞彙。
• 第三方風險可視性： 使用供應商 AI 系統或 API 的組織，可深入了解其承接的風險。對第三方整合進行紅隊評估，可揭露供應商文件可能未披露的暴露面。

這些組織層面的效益進一步強化了弱點發掘與持續驗證的技術優勢。能以商業語言傳達價值的安全團隊，更能獲得高階主管對持續 AI 紅隊投資的支持。

SentinelOne 的 Singularity Platform 提供紅隊作業進行持續安全測試所需的驗證能力、自訂框架與入侵模擬整合。

• 透過 MITRE ATT&CK 進行偵測驗證

The Singularity Platform 在 MITRE ATT&CK 評估中找出全部 16 種攻擊與全部 80 個子步驟，且沒有延遲，提供基準指標以評估您的安全平台是否能識別紅隊模擬的複雜多步驟攻擊序列。

• 使用 STAR 的自訂偵測框架

Storyline Active Response (STAR) 可將來自 Deep Visibility 的搜尋查詢轉換為自主偵測邏輯，並在您的環境中持續執行。您可將查詢轉換為會觸發警示與回應的自動化搜尋規則，將搜尋查詢轉換為持續性的偵測邏輯。

• 威脅關聯與攻擊調查

Singularity 的 Storylines 技術可在數秒內重建涵蓋 80 個 ATT&CK 技術步驟的完整攻擊鏈，自動將端點事件關聯成攻擊敘事。您可驗證模擬攻擊是否已正確關聯，並建立排程的 威脅搜尋 搜尋搭配 STAR Rules。SentinelOne 的 Offensive Security Engine™ 搭配 Verified Exploit Paths™ 也可協助在攻擊發生前進行預測並阻止新興威脅。

• 使用 Purple AI 的 AI 輔助安全分析

紅隊作業會產生大量資料、數千筆模擬攻擊事件、多條攻擊鏈，以及不同情境下的偵測缺口。若要透過人工分析這些發現結果，以了解哪些有效、哪些失敗以及原因為何，將耗費數小時，而這些時間原本可由您的團隊用於修補作業。這正是 Purple AI 改變紅隊作業的地方。

Purple AI 讓安全團隊能透過自然語言查詢探索紅隊發現結果，而非手動搜尋資料。 

您的團隊不必要求分析師建立複雜查詢或手動關聯事件，而是可以直接向 Purple 提問，輸入如下問題或查詢：

• "顯示所有繞過偵測的提示注入嘗試，"
• "我是否正遭到 FIN12 鎖定？

Purple AI 會以真實世界語言呈現結果。您可透過其智慧摘要輕鬆了解自身風險。您也可以使用其建議的後續問題來執行紅隊演練並進行進一步調查。

Purple AI 也會關聯端點、雲端與身分識別遙測資料，為端點與雲端工作負載提供全企業範圍的防護與回應能力。根據早期採用者回報，Purple AI 透過自動關聯攻擊鏈，可將威脅搜尋與調查速度提升最多 80%。Purple AI 透過對對抗演練期間發現的偵測缺口提供 AI 輔助分析，支援您的紅隊作業。 

透過入侵模擬進行持續驗證

SentinelOne 與 Keysight 的合作，讓安全團隊能安全地模擬威脅並主動驗證安全涵蓋範圍。SafeBreach 整合讓 SecOps 團隊能有信心地驗證 Singularity™ Platform已透過持續性的入侵與攻擊模擬正確部署。

The Singularity™ Platform 透過對應 MITRE ATT&CK 的涵蓋範圍驗證您的 AI 紅隊發現，而 Purple AI 可將對已發現缺口的調查時間從數小時加速至數分鐘。Storylines 技術可在您的整體環境中關聯模擬攻擊序列，而 STAR 可讓您將紅隊發現轉換為自主偵測規則。我們也建議使用 Prompt Security by SentinelOne 以防範 AI 驅動、基於 LLM 的威脅。它可防止影子 AI 使用、denial of wallet/service 攻擊、阻擋未經授權的 agentic AI 動作，並確保 AI 合規性。SentinelOne 的 無代理程式 CNAPP 可協助進行 AI 安全態勢管理，並幫助您探索 AI 管線、模型與服務，以利有效管理。

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