PL
Zaloguj sięZacznij teraz
Słownik pojęć

Red teaming AI

Czym jest Red teaming AI?

Red teaming AI to ustrukturyzowane badanie systemu AI z perspektywy potencjalnych atakujących lub nadużyć. Specjaliści w kontrolowany sposób testują, czy chatbot ujawnia poufne polecenia, czy można go nakłonić do niepożądanego zachowania, czy podaje nieprawdziwe fakty lub ujawnia dane. Wnioski służą do ulepszania poleceń, filtrów i uprawnień. Audyt bezpieczeństwa chatbota jest lżejszą formą: ocenia konfigurację i przykładowe rozmowy pod kątem znanych obszarów ryzyka, takich jak OWASP Top 10 dla aplikacji LLM.

Jak pomaga KI.ordo

Szablon KI.ordo „Audyt bezpieczeństwa chatbota” ocenia polecenia i przykładowe rozmowy pod kątem obszarów ryzyka OWASP i proponuje nieszkodliwe pytania do autotestu; nie zastępuje kompleksowego red teamingu przeprowadzanego przez specjalistów.

Dowiedz się więcej : Red teaming AI

Pasujące szablony

Tematy

  • Bezpieczeństwo AI
  • Testy bezpieczeństwa
  • Chatbot

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo
← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Audyt bezpieczeństwa chatbota

Audyt bezpieczeństwa chatbota to ustrukturyzowana weryfikacja, czy chatbot AI odpowiednio chroni poufne dane, swoje wewnętrzne polecenia i uprawnienia do działania. Bada m.in. podatność na prompt injection, niezamierzone ujawnianie informacji i zbyt szeroki dostęp do narzędzi – często w oparciu o OWASP Top 10 dla aplikacji LLM. Wynikiem jest raport z oceną dla każdego obszaru ryzyka i konkretnymi środkami zaradczymi.

  • bezpieczeństwo
  • audyt
  • +1
Szablon

OWASP LLM Top 10

OWASP Top 10 for LLM Applications to lista najważniejszych zagrożeń bezpieczeństwa w aplikacjach opartych na dużych modelach językowych, publikowana przez OWASP GenAI Security Project. Obecna edycja 2026 ukazała się w sierpniu 2026 roku (stan na październik 2026) i obejmuje: prompt injection, ujawnienie informacji wrażliwych, nadmierną sprawczość (excessive agency), łańcuch dostaw, zatruwanie danych i modeli, nieograniczoną konsumpcję zasobów, dezinformację, ujawnienie ukrytego kontekstu, słabości wektorów i osadzeń oraz nieprawidłową obsługę wyników. Służy jako lista kontrolna przy tworzeniu aplikacji i audytach.

  • bezpieczeństwo
  • standard
  • +1
Szablon

Testy penetracyjne AI

Test penetracyjny AI to zlecona, kontrolowana ocena bezpieczeństwa, w której specjaliści celowo szukają słabych punktów systemu AI, takich jak prompt injection, wyciek poufnych danych czy agent z nadmiernymi uprawnieniami. W odróżnieniu od szerszego red teamingu koncentruje się na jasno określonym zakresie z udokumentowanymi ustaleniami i działaniami naprawczymi. Warto go przeprowadzić przed uruchomieniem chatbota oraz po większych zmianach.

  • Bezpieczeństwo
  • ocena
  • +1
Szablon

Bezpieczeństwo LLM

Bezpieczeństwo LLM obejmuje wszystkie środki chroniące aplikacje zbudowane na dużych modelach językowych przed nadużyciami, wyciekiem danych i niepożądanym zachowaniem. Typowe zagrożenia to prompt injection, ujawnienie poufnych instrukcji lub danych oraz agenci z nadmiernymi uprawnieniami. Ochronę zapewnia kilka warstw: jasne instrukcje, ograniczone prawa, kontrola danych wejściowych i wyjściowych, zapory AI, red teaming i regularne audyty.

  • bezpieczeństwo
  • modele językowe
  • +1
Szablon