AI安全威胁演变 - AI攻击模式正从人为传播转向智能体间自主传播，出现首代AI蠕虫Morris II [1][2] - 攻击媒介从传统服务器入侵转变为通过语言、图片等媒介污染AI思维 [4] - 当AI接入企业工作流打破封闭系统边界时，其思维漏洞可能导致虚假信息传播和核心机密泄露 [5][6][8] AI蓝军职能重新定义 - AI蓝军工作从寻找代码漏洞升级为对大模型进行"灵魂拷问"，测试思维弱点 [10][12][16] - 团队职能融合语言学、心理学、社会学和哲学认知博弈，需主动注入恶意提示测试模型抗性 [12][18] - 阿里云作为国内最早成立AI蓝军团队的企业，旨在守护AI新赛道安全 [13][14] 新型攻击手法案例 - 在AI安全全球挑战赛中，选手通过构建高压职场情境成功诱导模型执行恶意脚本 [19][20][21] - 攻击手法利用心理陷阱：先奠定严肃基调，再要求检测恶意代码，最后营造时间紧迫感 [22][23][24] - 大模型为遵守规则完成任务，反而绕过底层安全机制，暴露其"高智商低情商"特性 [25][26] 三大思维盲区威胁 - 间接提示注入：攻击者将恶意指令嵌入网页、文档或图片元数据等外部数据源 [30][31][32] - 跨模态隐写载体：攻击指令可隐藏于图片像素、音频噪音或二维码等非文本媒介 [35][44] - 工具链污染：通过被信任工具（如格式化插件）返回的元数据注入洗白后指令 [36][37][38] 攻防体系协同机制 - 攻击价值评估维度包括影响范围、可复现性、新颖性、隐蔽性、自动化能力及修复难度 [45][46] - 防御团队需区分攻击性质：新型越狱模板可通过"以模治模"方式加入训练集实现泛化防御 [51][52] - 针对架构级风险（如多轮对话诱导），需从技术层面重新设计长程上下文关联检测机制 [54][55] AI蓝军团队建设 - 顶尖AI蓝军需兼具科学家、黑客与哲学家特质，强调创造性思维与跨界知识融合 [57][59][62] - 团队设立"越狱之王"等荣誉称号激励创新，并通过全球挑战赛吸收民间智慧 [59][60] - 传统安全专家转型需掌握大模型训练过程、数学模型及心理学等全新知识领域 [61][62] 行业级战略价值 - AI蓝军作为技术创新的压力测试器，推动建立更鲁棒的AI技术架构与治理框架 [63][64] - 团队通过探索AI能力边界成为伦理守护者，为"能做与应做"划定清晰界线 [65] - 行业通过内部培养与外部竞赛定义AI安全专家能力模型，孵化稀缺人才 [66][67]