随着人工智能系统在各行业关键运营中发挥核心作用,安全风险急剧上升。红队测试已成为保护AI的基石实践,特别是在智能体AI时代,多LLM系统可自主决策执行任务。与传统安全评估不同,AI红队测试需要应对机器学习系统的动态、适应性和不透明特性,探测数据投毒、提示注入等独特漏洞。透明度对有效红队测试至关重要,可实现从黑盒测试向灰盒测试的转变,提供更全面的风险评估。