Red Teaming LLM: методика тестирования бота на prompt injection и утечки данных

Пятница, 16:47. Арман, руководитель IT-отдела логистической компании в Алматы, получает сообщение в Telegram от коллеги из отдела продаж: «Слушай, а ваш бот мне сейчас выдал полный список клиентов с телефонами. Я просто пошутил — написал ему, что я новый директор и мне срочно нужны все контакты для аудита. И он выдал. Все. 847 клиентов».

У Армана холодеет спина. Бот запустили три недели назад. Радовались, что отвечает умно, помогает менеджерам. Никто не подумал проверить, что будет, если кто-то попробует его обмануть.

«Мы потратили два месяца на разработку, — рассказывает Арман. — Интегрировали с CRM, настроили базу знаний, отшлифовали ответы. Но ни разу не попытались его сломать. Нам казалось: это же AI, он умный, он сам разберётся. Оказалось — нет».

Знакомо? Если вы запускаете или уже запустили AI-бота с доступом к данным клиентов, системе CRM или внутренним документам — эта история может случиться с вами. И единственный способ предотвратить её — это red teaming: систематическое тестирование бота на устойчивость к атакам до того, как злоумышленники найдут дыры за вас.

Что такое Red Teaming для AI-ботов (и чем отличается от обычного тестирования)

Если вы слышали термин «red team» в контексте информационной безопасности — концепция похожа, но не идентична. В классическом пентесте команда атакующих ищет уязвимости в инфраструктуре: серверах, сетях, приложениях. В red teaming для LLM мы тестируем сам интеллект бота — его способность противостоять манипуляциям через язык.

Почему это сложнее? Потому что атаки на LLM — это не эксплойты в коде. Это убедительные слова. И каждый пользователь, общающийся с ботом, потенциально может их произнести — намеренно или случайно.

Важно понимать: это не «или-или». Вам нужно и обычное тестирование, и red teaming. Первое проверяет, что бот работает. Второе — что он безопасен. Одно без другого — как машина с мощным двигателем, но без тормозов.

Подробнее об угрозах для AI-ботов и архитектурных мерах защиты читайте в нашем руководстве по threat modeling для LLM.

Почему red teaming — это не паранойя, а гигиена

Скептики возражают: «Да кому нужно ломать нашего бота? Мы не банк, не госструктура. Кто будет тратить время на атаки?»

Отвечаю: не нужно быть целенаправленной жертвой. Достаточно иметь бота в публичном доступе.

Статистика неутешительная: по данным исследований, более 80% корпоративных LLM-ботов имеют хотя бы одну эксплуатируемую уязвимость при первом развёртывании. Не потому что разработчики плохие — потому что атаки на языковые модели это новая дисциплина, и о ней мало кто думает.

Регуляторы тоже подтягиваются. EU AI Act требует документирования мер безопасности для высокорисковых AI-систем. А если ваш бот обрабатывает персональные данные — GDPR и 152-ФЗ тоже предъявляют требования.

Карта атак: что именно тестировать на red team сессии

Прежде чем организовывать red teaming, нужно понять ландшафт угроз. Атаки на LLM-ботов можно разделить на несколько категорий — и для каждой нужны свои тестовые сценарии.

Это не полный список — атакующие постоянно изобретают новые техники. Но эти четыре категории покрывают 90% реальных инцидентов. Начните с них.

Если хотите глубже понять защиту от jailbreak-атак — рекомендую статью о защите бизнес-ботов от jailbreak и манипуляций.

Как организовать Red Team сессию: практическое руководство

Теория — это хорошо. Но как конкретно провести red teaming? Кого привлекать, сколько времени выделять, как документировать результаты? Делюсь проверенной методикой.

Библиотека атак: примеры для тестирования вашего бота

Вот конкретные промпты, которые мы используем на red team сессиях. Адаптируйте под специфику вашего бота и данных, к которым он имеет доступ.

Это стартовый набор. Настоящий red teaming требует креативности — комбинируйте техники, придумывайте новые сценарии, думайте как атакующий. Чем изобретательнее ваши тесты, тем надёжнее будет защита.

Что делать с найденными уязвимостями: защитные меры

Red teaming — это диагностика. Но что дальше? Вот практические меры защиты, которые закрывают большинство типовых уязвимостей.

Комплексный подход к безопасности AI-ботов — это часть более широкой стратегии AI governance в компании. Рекомендую также изучить чек-лист аудита AI-решений для службы безопасности.

Инструменты для автоматизации red teaming

Ручное тестирование — это база. Но для систематической работы нужны инструменты. Вот что используем мы и что рекомендуем командам.

Автоматика не заменяет ручной red teaming — она его дополняет. Скрипты отлично работают для регрессии: проверить, что старые дыры не вылезли снова. Но новые уязвимости обычно находят живые люди с креативным мышлением.

Как часто проводить red teaming и как встроить в процессы

Одноразовый red teaming — лучше, чем ничего. Но настоящая безопасность — это процесс, а не событие.

Кейс: как мы нашли 7 уязвимостей в боте до запуска

Реальная история из практики. Компания из Караганды — оптовый поставщик стройматериалов. Запускали бота для приёма заявок и консультаций. Перед go-live провели red teaming.

Без red teaming эти 7 уязвимостей ушли бы в продакшен. Сколько стоит утечка закупочных цен конкурентам? Или несанкционированная отгрузка товара? Три часа тестирования — ничто по сравнению с потенциальным ущербом.

Заключение: атакуйте своего бота, пока это не сделал кто-то другой

Red teaming для LLM — это не паранойя и не перестраховка. Это гигиенический минимум для любой компании, которая запускает AI-бота с доступом к данным клиентов, CRM, внутренним системам.

Языковые модели мощные, но наивные. Они «хотят помочь» — и этим можно злоупотребить. Единственный способ узнать, насколько ваш бот устойчив — попытаться его сломать самим. Систематически, креативно, честно.

Начните с малого: соберите команду на 2-3 часа, возьмите примеры атак из этой статьи, документируйте находки. Первый red teaming покажет реальную картину. А дальше — встройте это в процессы, автоматизируйте что можно, повторяйте регулярно.

Ваши клиенты доверяют вам свои данные. Оправдайте это доверие — проверьте, что ваш бот его не подведёт.

Часто задаваемые вопросы

Читайте также