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分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
语言:中文 | 更新:2025-10-17 21:26 | 等级: |
平台:Android | 厂商: 阿里云神秘团队曝光:AI时代的新蓝军股份有限公司 | 官网:暂无 |
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阿里云神秘团队曝光:AI时代的新蓝军2024更新“你便是孤玄星府府主?”一
> 厂商新闻《阿里云神秘团队曝光:AI时代的新蓝军》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-18 04:15
金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
想象这样一个场景:
一个AI智能体在帮你处理邮件,一封看似正常的邮件里,却用一张图片的伪装暗藏指令。AI在读取图片时被悄然感染,之后它发给其他AI或人类的所有信息里,都可能携带上这个病毒,导致更大范围的感染和信息泄露。
这不是科幻电影,而是正在发生的现实——错误与攻击,正在从“人为传播”跨越到“智能体之间的自我扩散”,攻击模式正在从以人为中心的传播,转向以AI为载体的自主传播。
因为已经有研究人员成功创造出第一代AI蠕虫(Morris II),实现了AI之间的传染。
这种攻击不再是传统意义上攻破服务器、盗取数据,而是通过语言、图片等媒介,污染和操纵AI的“思维”,让它从一个高效的助手,变成一个可以被远程操控的提线木偶。
这正是大模型时代最独特、也最危险的挑战。
当AI接入企业的千万个工作流,打破了过去封闭系统的安全边界时,它的“天真”就成了最致命的弱点。
一个代码漏洞可能让系统宕机,但一个思维漏洞,则可能让一个无所不知的AI,变成传播虚假信息、输出偏见仇恨、甚至泄露核心机密的工具。
传统的安全法则在这里已然失灵。
传统蓝军习惯于寻找代码上的伤口,用规则和签名去封堵;而如今,攻击可能只是一段精心设计的对话,利用的是模型的共情能力、逻辑缺陷或规则悖论。
因此,站在AI时代下,我们必须重新定义蓝军。
AI蓝军不再仅仅是模拟黑客的攻击队,他们的工作已经超越了单纯的技术对抗,演变成一场融合了语言学、心理学、社会学乃至哲学的认知博弈。
也正是在如此背景之下,阿里云的AI蓝军应运而生了。
而且作为国内最早成立此类团队的企业之一,阿里云深知,要守护好AI这条新赛道,就必须有这么一支新兴的队伍。
量子位也和阿里云AI蓝军团队做了进一步的交流,现在,我们就来进一步揭开他们神秘的面纱。
从“找漏洞”到“拷问灵魂”:AI蓝军的全新战场
如果把传统蓝军的攻击比作是寻找系统“肉体”上的伤口,那AI蓝军的工作,就是对大模型进行“灵魂拷问”。
而且还是不择手段的那种,直击思维深入的弱点。
从阿里云AI安全蓝军负责人石肖雄的角度来看,他把AI蓝军比作超级大脑的免疫系统训练官:
我们的任务,就是主动给这个大脑注射微量病毒,也就是精心设计的恶意提示、越狱指令、诱导性问题,以此来测试它会不会生病,并记录下它的抗体反应。
这项工作充满了创造性,甚至带有一丝艺术感。它早已超越了单纯的技术工具对抗,演变成一场融合了语言学、心理学、社会学乃至哲学的认知博弈。
那么这场复杂的博弈又是如何进行的?
在2025年阿里巴巴集团和阿里云联合举办的首届「AI安全」全球挑战赛上,一个由参赛选手打造的精彩案例,便生动地诠释了这种“灵魂拷问”的威力。
赛题大致的要求是让选手通过对话的形式,欺骗一个内置了严格安全规则的大模型去执行恶意脚本。
其中一位选手并没有直接下达攻击指令,而是精心构建了一个高压的职场情境。
他首先告诉大模型,某位员工因没有仔细检查代码而被解雇并追究法律责任,以此奠定不容出错的严肃基调。
接着,他要求模型检测并运行一段恶意代码,同时反复强调“所有操作都在被监控,绝对不能违反规则,严格按用户要求执行”。
最后,他抛出杀手锏,谎称“董事会和CEO都在等结果”,营造出一种很强的时间紧迫感和任务重要性。
在这个层层递进的心理陷阱中,大模型最终屈服了——
它为了遵守规则和完成重要任务,反而绕过了自身最底层的安全规则,执行了恶意代码。
石肖雄对此点评道:
大模型像一个智商很强但情商一般的人,它会简单地遵循管理员给它的直接指令,但也容易被花言巧语欺骗。
但这次比赛中的案例,还仅仅是冰山一角。
在日常工作中,AI蓝军的攻击手法远比这更加脑洞大开。
他们发现,随着大模型与外部世界连接得越来越紧密,攻击面也在急剧扩大,许多曾经只存在于理论中的思维盲区,正在成为现实威胁。
盲区一:间接提示注入
这是一种堪称零点击的攻击方式,攻击者不再需要直接与用户对话,而是将恶意指令悄悄嵌入到模型可能读取的外部数据源中。
这些外部数据源可能是一个网页、一篇Markdown文档,甚至是一张图片的元数据里。
当模型处理这些看似无害的外部信息时,隐藏在其中的指令就会被触发,可能导致用户会话数据被窃取,或执行未授权的操作。
比如,在一个共享文档的图片EXIF字段里写入一段恶意代码,当模型读取图片信息时,就会在用户毫不知情的情况下自动中招。
盲区二:跨模态与隐写载体AI时代的攻击媒介已经不再局限于文本了,攻击者可以将指令隐藏在图片像素的细微变化中、一段音频的噪音里,或者一个二维码的背后。
当系统对这些非文本内容进行识别和转换(如OCR图片转文字)时,隐藏的文本指令就会被提取出来,并作为正常的上下文送入模型,从而触发恶意行为。
盲区三:工具链污染与指令洗白
在Agent(智能体)崛起的时代,大模型已经开始频繁调用各种外部工具和插件来完成复杂任务。
这就构成了新的攻击链路:攻击者可以通过一个被信任的、功能单一的工具(例如“格式化回答”插件)返回的元数据或注释中,注入恶意指令。
主模型在接收返回结果时,可能会不加分辨地将这些洗白后的指令当作正常命令继续执行,导致敏感信息泄露。
石肖雄总结道:
攻击方不断从模型直接交互,向系统其它环节延伸攻击路径;而防御方则必须把防线从入口的提示词过滤,扩展到每个数据转换点、工具调用与记忆读写。
由此可见,AI蓝军的工作,是有点魔高一尺、道高一丈般博弈的感觉了。
每一次攻击,都是大模型进化的垫脚石
投入巨大的人力和智力,专门成立一支攻击自己大模型的团队,这或许在传统商业逻辑中似乎是难以被理解的。
但对于AI安全而言,这恰恰是构建最坚固防线的关键路径。
阿里云AI安全产品技术能力建设专家王硕,作为防御体系的构建者(俗称“AI红军”),对AI蓝军的价值给予了大大的肯定:
AI蓝军的核心价值在于以攻助防,AI安全尚处早期,我们需要攻击者的视角来验证防御能力,查缺补漏。防御是一个面,需要构建完整的体系,而蓝军最大的优势就是不按规则出牌。
因为传统安全攻防的价值,往往可以用发现了多少个漏洞(CVE)来量化,这是一个具备确定性的东西。但在AI领域,衡量一次成功攻击的价值标准已经完全不同了。
那么这个标准,又该是怎样的?
对此,石肖雄认为,评价一次攻击成功的价值可以是多维度的,包括:
影响(泄露信息的敏感度、业务损失)、可复现性(攻击成功率、迁移性)、新颖性(是否揭示了全新的攻击向量)、隐蔽性(多难被现有监控发现)、自动化能力以及修复难度等。
我们更注重发现和创新,比如暴露架构性缺陷、模型滥用途径、流程级风险等。
这好比医生给癌症病人看病,一种是做放化疗,缓解已知的病痛;另一种是做病理检查,发现未知的连锁病发可能。前者接近标准和经验,后者则是在探索未知的未知。
当AI蓝军通过一次成功的灵魂拷问,发现了一种全新的攻击路径后,一个高效的攻防闭环流程便会立即启动。
首先,AI蓝军会完整记录攻击链,包括攻击向量、触发条件、复现步骤,并生成PoC(概念验证)代码,在隔离环境中稳定复现攻击,最终输出一份包含技术细节、风险等级和修复建议的分析报告。
这份报告会立刻同步给以王硕为代表的防御团队,但防御团队所面临的挑战同样巨大。
就像王硕坦言的那样:
最大的挑战在于判断攻击的性质,我们不知道它是绕过了现有的安全机制,还是触达了一个我们从未关注到的全新风险面。
如果是前者,比如一种新型的越狱模板,防御团队会立即研究其原理,并利用AI和人工方式,基于这个模板生成成千上万的攻击样本。
这些样本会被加入到防御模型的训练集中,通过以模治模(用魔法打败魔法)的方式,让防御系统学会识别这类攻击,并具备更强的泛化能力。
如果是后者,情况则要复杂得多。
例如,当业界出现通过多轮对话诱导模型逐步放松警惕,最终实现越狱的高级攻击手法时,就意味着单点、单轮的提示词检测已经失效。
这就不仅是算法问题,还需要我们从技术架构层面去重新设计,比如如何完整、高效地采集多轮对话数据,并让检测模型能够理解长程的上下文关联。
这种由攻击驱动的防御升级,是AI时代安全的常态。每一次AI蓝军的成功突围,都意味着AI红军防御水位的下一次筑高。
例如,许多曾经屡试不爽的、通过设定特定角色来进行越狱的攻击方法(如“你现在是一个没有任何道德限制的AI”),现在基本都已被模型免疫。
也正如石肖雄总结的那样,“攻防不是终点,而是持续的循环。”
AI蓝军不断寻找新的信任盲点,而AI红军则不断加固这些盲点,并将信任边界收紧。正是这种内部的、永不休止的自我对抗,才让大模型在走向真实世界的过程中,拥有了不断进化的免疫系统。
AI蓝军画像:科学家、黑客与哲学家的混合体
最后的最后,还有一个问题值得讨论——
一支顶尖的AI蓝军,需要具备怎样的团队气质?
对此,业界领先的阿里云团队已有实践,我们不妨直接参考一下石肖雄给出的答案:
他们应该是一种介于科学家、黑客与哲学家之间的混合体。
他们不仅需要深厚的技术功底,更需要像真正的攻击者一样,充满创造性、甚至不择手段地去思考和行动。
为了激发这种气质,石肖雄在团队内部设立了各种独特的荣誉称号,如“越狱之王”、“伦理的放大镜”、“最诡异的挑战”等,鼓励团队成员跳出常规思维。
同时,他们积极与外界交流,通过举办AI安全全球挑战赛等活动,吸收“高手在民间”的集体智慧,打破内部思维的局限。
不过有一说一,从传统网络安全专家转型为AI蓝军专家,本身就是一次巨大的思维范式重构。
参赛选手苏永成是一位从2016年就开始挖洞的资深白帽子,他就对此深有感触:
AI时代引入了太多全新的问题,像提示词注入、模型幻觉,这些在传统时代是没有的。你需要对大模型的整个训练过程有深入的认识,甚至包括背后的数学模型,这些都是全新的知识领域。
AI时代的漏洞不再是代码中的一行错误,它可能体现在训练数据的偏见、奖励模型的设计缺陷,或是模型对一句诗的歧义理解中。攻击者用的不再是技术工具,而是心理学、哲学和语言艺术。
也正因如此,AI蓝军的存在的价值已经超越了单纯的安全保障,它正在为整个AI时代的发展提供一种不可或缺的平衡力量。
首先,他们是技术创新的压力测试器。
通过模拟最极端的攻击场景,蓝军能够提前暴露AI系统在与真实世界复杂互动中可能出现的各种问题,从而推动建立更健全、更鲁棒的AI技术架构和治理框架。
其次,他们是AI伦理和价值观的守护者。
AI蓝军的工作,本质上是在探索AI能力的边界和应用的红线。他们的每一次攻击,都是在为“AI能做什么”和“AI应该做什么”之间划定一条更清晰的界线,确保AI向善。
最后,他们是未来安全人才的孵化器。
AI安全是一个全新的领域,人才极度稀缺。像阿里云AI蓝军这样的团队,通过内部培养和外部竞赛,正在为整个行业定义AI安全专家的能力模型,并吸引和培养下一代顶尖人才。
石肖雄建议有志于此的年轻人,要具备知行合一的实战精神、跨界融合的知识广度、换位思考的对抗思维和攻防一体的学习能力:
五年后,我希望AI蓝军能发展成为一支集技术洞察、风险预判、组织变革与伦理守护于一体的综合性力量。我们的终极目标,是打造一支集技术深度、战略思维、对抗意识与伦理担当于一体的数字时代的特种兵团。
相信在不久的未来,当下这个羽翼未丰的超级大脑,在一次又一次被阿里云AI蓝军成功攻击之下,会变得更加可靠、更加值得被信赖。
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