--- title: "AI 对抗测试｜依 OWASP LLM Top 10 测试你的 AI 应用 | TauX" description: "TauX 为 AI 客服、内部 AI 助理与 AI Agent 提供对抗测试：提示词注入、数据外泄、越权操作等 LLM 特有风险，依 OWASP LLM Top 10 逐项测试，并提供重现步骤与修补建议。" url: "https://taux.io/zh-Hans-CN/ai-red-teaming" locale: "zh-Hans-CN" alternates: en-US: "https://taux.io/en-US/ai-red-teaming" ja-JP: "https://taux.io/ja-JP/ai-red-teaming" ko-KR: "https://taux.io/ko-KR/ai-red-teaming" zh-Hant-TW: "https://taux.io/zh-Hant-TW/ai-red-teaming" --- # AI red teaming — 依 OWASP LLM Top 10 测试你的 AI 应用 在上线前，用攻击者的方法测你的 AI 应用：提示词注入、数据外泄、越权操作，依 OWASP LLM Top 10 逐项检查。 01 ## 适合谁 * 已上线或准备上线的 AI 客服、聊天机器人或内部 AI 助理 * AI 应用串接了内部数据，或能执行寄信、下单等动作 * 需要向客户、审计或主管机关说明 AI 的安全措施 * 模型或功能改版后，不确定原本的防护还有没有效 你的 AI 应用 客服、内部助理、AI Agent 对抗测试 提示词注入、数据外泄、越权操作 发现的问题 重现步骤与严重程度 修补与复测 确认问题已经关闭 上线前用攻击者的方法测一次，依 OWASP LLM Top 10 逐项检查，修补后再测。 02 ## 服务内容 ### 范围界定 厘清应用架构、AI 可以访问的数据与工具，以及不同用户的权限。 ### 提示词注入测试 直接注入与间接注入（藏在文档、网页、Email 里的指令），确认 AI 会不会被改变行为。 ### 数据外泄与越权 系统提示与敏感数据是否会被套出、AI 能否被诱导执行超出权限的动作。 ### 输出处理 AI 的输出被其他系统使用时，是否会造成注入或错误执行。 ### 报告与复测 每个发现附严重度、重现步骤与修补建议；修补后复测。 03 ## 执行方式 ### 1\. 范围与规则 约定测试范围、环境、时段与停止条件。 ### 2\. 测试 依 OWASP LLM Top 10 逐项测试，记录每一次尝试。 ### 3\. 报告 说明发现、影响与修补建议，并与开发团队逐项讨论。 ### 4\. 复测 修补后重新测试，确认问题已处理。 04 ## 交付物 * 测试范围与方法说明 * 发现清单（严重度、重现步骤、修补建议） * 复测报告 05 ## 合作周期 以三个月、半年或一年为一个周期，依范围决定。每个周期结束时，我们会和你一起对照一开始设置的目标，再决定下一个周期要做什么，或到此为止。 每个周期：盘点 → 设计 → 导入 → 对照目标，决定下一步 06 ## 计价方式 依个别案例估算：要处理的系统与数据有多少、需要的人力与时间、周期多长。先聊一次，我们会依实际范围给你一个数字，而不是先报价再凑范围。 07 ## 常见问题 ### 什么是 AI 对抗测试？ 模拟攻击者，尝试让 AI 应用做出不该做的事：泄漏数据、忽略原本的指令、执行超出权限的动作。目的是在真正的攻击者之前找到问题。 ### AI 对抗测试跟一般的渗透测试有什么不同？ 一般渗透测试针对网络、服务器与网页的弱点；AI 对抗测试针对语言模型特有的风险，例如用文字内容改变模型行为的提示词注入。两者互补。 ### 测试会影响正式环境吗？ 建议在测试环境进行。必须在正式环境测试时，会事先约定范围、时段与停止条件。 ### 修补之后就安全了吗？ 提示词注入目前没有一次根治的解法，重点是降低风险、限制 AI 能动用的权限与数据。模型或功能改版后，建议重新测试。 08 ## 延伸阅读 * [OWASP LLM Top 10](https://taux.io/zh-Hans-CN/owasp-llm-top-10) * [Prompt Injection 说明](https://taux.io/zh-Hans-CN/what-is-prompt-injection) ## 聊聊你的状况 写信告诉我们你现在卡在哪里，我们会回复可行的做法与下一步。 [写信给我们](mailto:hello@taux.io) AI 对抗测试 合作周期 3 个月、半年或一年 计价方式 依个别案例估算 [写信给我们](mailto:hello@taux.io)