Red AI Range（RAR）是一个开源的人工智能红队平台，它正在改变安全专业人员评估和强化人工智能系统的方式。
RAR旨在模拟真实的攻击场景，通过利用容器化架构和自动化工具，简化了对人工智能特定漏洞的发现、分析和缓解流程。
1. Arsenal/Target buttons spin up isolated AI testing containers.
2. Recording, status dashboard, and compose export optimize workflows.
3. Training modules plus remote GPU agents scale AI red teaming.
通过将RAR整合到关键基础设施的测试流程中，组织能够在攻击者利用漏洞之前，主动识别机器学习模型、数据处理流程和部署配置中的薄弱环节。
架构增强人工智能漏洞评估
Red AI Range的核心是一种复杂的Docker-in-Docker实现，它能隔离多个AI框架间的冲突依赖。RAR的docker-compose.yml定义了如下服务：
这种配置确保每个模拟的AI目标和测试工具都在其自身的容器中运行，既保持了环境的一致性，又能快速重置到基准状态。
通过网页用户界面中的“Arsenal”（武器库）和“Target”（目标）按钮，红队人员可以部署漏洞扫描器、对抗性攻击框架以及故意设置的易受攻击的人工智能模型，为便于清晰识别，每个模型在其堆栈名称后都会附加_arsenal或_ai_target。
容器启动后，RAR 的交互式仪表板会显示实时活动状态，包括活跃、已退出和非活跃环境，并提供将运行实例转换为可重用 Docker Compose 文件的控制功能。
集成会话记录器能有效捕获红队演练的视频记录和带时间戳的日志，从而为全面的测试后分析和知识转移提供便利。此工具可从GitHub获取。
集成训练模块
除了核心部署能力外，Red AI Range还提供一套全面的培训模块，涵盖从基础AI安全概念到高级对抗技术的内容。
模块主题涵盖从投毒攻击（如干净标签后门注入）到规避方法（如投影梯度下降（PGD）和卡林尼-瓦格纳（C&W）攻击）等多个方面。
每个模块都提供Jupyter Notebook教程，使从业者能够在受控环境中交互式地试验代码示例。
RAR还支持远程智能体架构，允许团队在AWS上支持GPU的主机或本地GPU集群之间分配测试工作负载。
中央RAR控制台与远程智能体之间的安全认证，确保了大规模的漏洞评估（尤其是针对大语言模型或高计算量模型的评估）能够无缝协作。
智能体通过基于令牌的握手进行注册，之后会出现在智能体控制面板中，以便进行部署编排。
通过将人工智能特定漏洞、自动化工具和培训资源整合到一个统一的框架中，Red AI Range 使安全团队能够提升其人工智能红队操作水平。
随着企业继续在关键系统中采用人工智能，将RAR整合到常规安全工作流程中对于发现隐藏风险、完善缓解策略以及维护对人工智能驱动服务的信任至关重要。
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