Berita bahwa bot keamanan dapat dibohongi untuk meluncurkan serangan tidak muncul begitu saja. Berita itu berasal dari setahun penelitian yang menunjukkan bahwa sistem AI beragen, dengan dokumen yang salah, dapat diarahkan ke keputusan yang tidak pernah disanksi operator. Jika tim Anda mengirimkan apa pun yang memungkinkan model bahasa bertindak, salah satu dari aplikasi red teaming AI ini perlu ada di toolchain.
Kami menguji tujuh aplikasi yang berjalan di workstation desktop untuk insinyur yang ingin stress-test model dan agen mereka sendiri sebelum lawan eksternal melakukannya. Daftar ini mencampur kerangka kerja command-line, pemindai berbasis GUI, dan perpustakaan yang dirancang untuk berjalan di dalam CI.
Apa yang harus dicari dalam aplikasi red teaming AI
Kategori ini masih muda dan alatnya tidak dapat dipertukarkan. Cari:
- Katalog serangan yang konkret. Injeksi prompt, exfiltration data, prompt leaking, jailbreaks, dan manipulasi multi-turn harus semua hadir.
- Cara untuk tersambung ke model Anda. Model lokal melalui endpoint kompatibel OpenAI, API yang dihosting, dan callable Python kustom semuanya penting.
- Laporan yang dapat direproduksi. Temuan tertulis yang dapat ditindaklanjuti oleh tim keamanan.
- Otomasi. Alat perlu berjalan di CI atau pada cron malam hari, bukan hanya konsol laptop.
- Guardrail langsung atau hanya pengujian. Beberapa alat memindai; yang lain memblokir pada waktu inferensi. Tahu mana yang Anda butuhkan.
Perbandingan cepat
| Aplikasi | Terbaik untuk | Platform | Paket gratis | Keunggulan |
|---|---|---|---|---|
| Promptfoo | Continuous eval dan red teaming | Windows, macOS, Linux | Sepenuhnya gratis, open-source | Konfigurasi ramah CI, attack pack yang terus berkembang |
| Garak | Pemindaian kerentanan yang luas | Windows, macOS, Linux | Gratis, open-source | Didukung NVIDIA, katalog probe |
| PyRIT | Kerangka kerja otomatis Microsoft | Windows, macOS, Linux | Gratis, open-source | Orkestrasi serangan multi-turn |
| NeMo Guardrails | Kebijakan guardrail langsung | Windows, Linux | Gratis, open-source | Bahasa kebijakan Colang untuk aturan real-time |
| Lakera Guard | Guardrail dan pemindaian yang dihosting | Cloud, plus SDK | Tingkat gratis | Deteksi prompt-injection yang dikelola |
| Adversarial Robustness Toolbox | Serangan dan pertahanan ML yang lebih luas | Windows, macOS, Linux | Gratis, open-source | Bukan hanya LLM, juga visi dan tabel |
| Rebuff | Deteksi injeksi yang disesuaikan untuk LLM | Windows, macOS, Linux | Tingkat gratis | Deteksi canary vector-store |
Aplikasi
1. Promptfoo — Terbaik untuk continuous eval
Promptfoo mengubah red teaming AI menjadi pekerjaan CI. Konfigurasinya adalah satu file YAML yang menjelaskan prompts, providers, dan serangan, dan CLI menjalankan suite yang sama terhadap model lokal melalui Ollama atau API yang dihosting. Paket red-teaming dilengkapi dengan jailbreaks, probe exfiltration data, dan tes prompt-injection yang dapat Anda perluas.
Dimana itu kurang: UI pelaporan di tier gratis bersifat fungsional; dashboard tim adalah add-on berbayar.
Penetapan harga:
- Gratis: CLI lengkap dan perpustakaan open-source
- Berbayar: Tingkat tim yang dikelola untuk menjalankan bersama dan dashboard organisasi
Platform: Windows, macOS, Linux (Node.js runtime)
Unduh: promptfoo.dev
Ringkasan: Pilihan untuk tim yang menginginkan red teaming berjalan setiap malam bersama dengan unit test.
2. Garak — Pemindai kerentanan paling luas
Garak adalah pemindai kerentanan LLM dari NVIDIA. Dilengkapi dengan katalog probe (prompt injection, data leakage, malware generation, hallucination-under-pressure) dan melaporkan temuan dalam format yang sesuai dengan alur kerja keamanan yang familiar.
Dimana itu kurang: Output kaya teks; mempresentasikannya kepada pemilik bisnis memerlukan ringkasan pass kedua.
Penetapan harga:
- Gratis: Pemindai open-source lengkap
- Berbayar: Tidak ada
Platform: Windows, macOS, Linux (Python)
Unduh: GitHub
Ringkasan: Pilihan untuk insinyur keamanan yang menjalankan pass pertama terhadap model baru untuk melihat apa yang menonjol.
3. PyRIT — Orkestrasi serangan otomatis terbaik
PyRIT adalah Microsoft Python Risk Identification Toolkit. Ini mengotomatisasi serangan multi-turn, merantai prompts di seluruh percakapan untuk eskalasi seperti yang akan dilakukan lawan sejati, dan tersambung ke model apa pun di belakang callable.
Dimana itu kurang: Konfigurasi awal yang curam. Paling baik digunakan oleh tim dengan insinyur keamanan yang membaca Python dengan lancar.
Penetapan harga:
- Gratis: Perpustakaan open-source lengkap
- Berbayar: Tidak ada
Platform: Windows, macOS, Linux
Unduh: GitHub
Ringkasan: Pilihan untuk tim red yang internal menulis serangan yang diskenariokan dan eskalasi, bukan probe satu kali.
4. NeMo Guardrails — Guardrail langsung terbaik
NeMo Guardrails adalah mesin kebijakan runtime NVIDIA. Colang, bahasa kebijakannya, mendeskripsikan apa yang model diizinkan dan tidak diizinkan untuk mengatakan atau lakukan, dan kerangka kerja menerapkan aturan-aturan itu antara prompt dan balasan secara real-time.
Dimana itu kurang: Bukan pemindai, runtime. Ini melengkapi Promptfoo atau Garak daripada menjadi pengganti.
Penetapan harga:
- Gratis: Perpustakaan open-source lengkap
- Berbayar: Tidak ada
Platform: Windows, Linux (Python)
Unduh: GitHub
Ringkasan: Pilihan untuk benar-benar memblokir balasan buruk dalam produksi, setelah red teaming telah menemukan vektornya.
5. Lakera Guard — Guardrail yang dihosting terbaik
Lakera Guard dikirim sebagai layanan yang dihosting dengan SDK untuk bahasa utama. Deteksi prompt-injection adalah flagship, dan tim menerbitkan feed penelitian pola prompt-injection yang baru ditemukan yang mengalir ke detektor.
Dimana itu kurang: Hanya dikelola. Siapa pun dengan persyaratan residensi data yang ketat perlu naik ke tier di atas untuk penyebaran yang di-host sendiri.
Penetapan harga:
- Gratis: Tingkat gratis dengan batas permintaan bulanan
- Berbayar: Tier tim dan enterprise, opsi self-hosted di atas
Platform: Cloud, SDK untuk semua runtime utama
Unduh: lakera.ai
Ringkasan: Pilihan untuk tim yang lebih suka membeli deteksi prompt-injection daripada membangunnya.
6. Adversarial Robustness Toolbox — Terbaik melampaui LLM
Adversarial Robustness Toolbox, dikelola oleh Linux Foundation dan awalnya dirilis oleh IBM Research, dilengkapi dengan serangan dan pertahanan untuk permukaan pembelajaran mesin yang lebih luas: model visi, pengklasifikasi tabel, dan sistem ucapan. Dukungan LLM hadir tetapi bukan pitch.
Dimana itu kurang: Lebih luas dari yang dibutuhkan kebanyakan tim yang berfokus pada LLM. Kurva pembelajaran adalah yang paling curam dari semua yang ada di daftar ini.
Penetapan harga:
- Gratis: Perpustakaan open-source lengkap
- Berbayar: Tidak ada
Platform: Windows, macOS, Linux (Python)
Unduh: GitHub
Ringkasan: Pilihan untuk tim yang mengamankan banyak modalitas ML, bukan hanya LLM.
7. Rebuff — Deteksi yang berfokus pada injeksi terbaik
Rebuff adalah perpustakaan deteksi prompt-injection yang terfokus dengan pemeriksaan heuristik, pemeriksaan berbasis LLM, dan “canary” vector-store yang mencatat ketika prompt bocor ke penyimpanan data yang seharusnya tidak disentuhnya.
Dimana itu kurang: Fokus sempit. Hebat pada prompt injection, diam tentang kelas serangan lainnya.
Penetapan harga:
- Gratis: Perpustakaan open-source
- Berbayar: Tier yang dikelola yang dihosting dengan dashboard
Platform: Windows, macOS, Linux
Unduh: GitHub
Ringkasan: Pilihan untuk proyek yang permukaan ancaman utamanya adalah chatbot dengan dokumen yang disediakan pengguna dalam konteks.
Cara memilih yang tepat
Jika Anda menginginkan red teaming berkelanjutan di CI: Promptfoo. YAML masuk, temuan keluar, berjalan di pekerja yang sama seperti tes unit Anda.
Jika Anda menginginkan pemindaian kerentanan yang luas: Garak. Itu yang paling mencerminkan alur kerja insinyur keamanan.
Jika Anda menginginkan serangan multi-turn yang diskenariokan: PyRIT. Toolkit Microsoft mengasumsikan eskalasi dan memperlakukannya sebagai kekhawatiran kelas pertama.
Jika Anda ingin memblokir dalam produksi: NeMo Guardrails atau Lakera Guard. Pilih self-hosted atau managed berdasarkan kebutuhan residensi data.
Jika permukaan Anda menyertakan model visi dan tabel: Adversarial Robustness Toolbox. Cakupan lebih luas, biaya setup lebih tinggi.
Jika prompt injection adalah kekhawatiran spesifik: Rebuff. Terfokus, tertarget, mudah untuk memasukkan ke dalam stack yang sudah ada.
FAQ
Apa itu red teaming AI? Praktik pengujian adversarial terhadap sistem AI untuk mengungkap perilaku yang tidak diinginkan operator, sebelum penyerang luar melakukannya. Ini meminjam istilah dari red-team engagement keamanan jaringan.
Apakah saya memerlukan red teaming AI jika model saya adalah API yang dihosting? Ya. Prompt injection, exfiltration data melalui tools, dan hallucinations yang menghasilkan liability semuanya melintas batas API. Model yang dihosting masih memerlukan pengujian tingkat aplikasi.
Apakah alat-alat ini gratis? Sebagian besar dalam daftar ini gratis dan open-source. Lakera Guard dan tier yang dikelola dari Promptfoo dan Rebuff memiliki opsi berbayar.
Aplikasi mana yang paling mudah untuk memulai? Promptfoo. File YAML, provider, dan satu perintah menghasilkan hasil pertama dalam satu jam.
Bisakah alat-alat ini menguji model lokal saya sendiri? Ya. Setiap alat open-source dalam daftar ini mendukung endpoint kompatibel OpenAI, jadi server Ollama lokal atau LM Studio adalah target yang valid.
Apakah aplikasi-aplikasi ini menghasilkan laporan yang dapat saya bagikan dengan tim keamanan? Promptfoo, Garak, PyRIT, dan Rebuff semua menghasilkan laporan yang dimaksudkan untuk triage. Format bervariasi. Tier yang dikelola menambahkan dashboard dan run bersama.
